关于label数多于四个的问题 about sequence-labeling HOT 2 OPEN

@SlashChven 您好，请教下：
1.这条：transitions = tf.reshape(tf.concat(0, [transitions] * self.batch_size), [self.batch_size, 6, 6])
6 x 6 指的是label的维度吗？

2.你处理的是char level类型的还是word level类型的？
语料是否有空行呢？
我在forward()中的
(line 118) transitions = tf.reshape(tf.concat(0, [transitions] * self.batch_size), [self.batch_size, 6, 6])
报错：
ValueError: Cannot reshape a tensor with 28800 elements to shape [128, 6, 6] (4608 elements)
请教下这是什么原因呢？

from sequence-labeling.

你好，类目的话，需要修改num_classes以及transition相关的地方

这里的6指的是，原始的4个label（分别是BMEO），1个特殊标识的label（，可以理解为末尾部分的填充label），1个开头的标识label（在代码中没有明显体现，计算转移时需要用到，helper.py中的getTransition函数中的下标为5的地方可以看出）

from sequence-labeling.