lezhu
lezhu
感谢您的解答，将sampler改成pk_sampler之后，训练确实可以正常运行了。 看了一下代码，根据我的理解，pk_sampler将同一个batch中的样本等分成不同的组，组内的样本label相同，因此保证了is_pos和is_neg矩阵中正负样本的数量均为batch size的整数倍，是这样吗？
经过阅读论文判断，这个模型本身并不会对论元在句子中的位置进行预测，只是将实体作为论元，并对论元进行角色的分类。而实体是模型所必须的输入，可以通过其他的实体抽取模型得到。 如有理解错误烦请指正。
Here is a tricky slove: change File "seq2struct/utils/registry.py", line 41 **signature = inspect.signature(callable)** to **signature = inspect.signature(callable.\_\_init\_\_)**