为什么新版本bert效果如此差呢，这bert似乎也太不稳定了... about ner-bert-pytorch HOT 11 OPEN

谢谢您的项目，真的很棒。我这几天简单看了一下BertForTokenClassification源码。发现一个可能的原因。
在0.4.0中，bertForTokenClassification的前向传播是这样的

在0.6.0中，其是这样的

可以看到，在0.6.0中，求loss时进行了mask,但是0.4.0中没有。我试了一下，在0.4.0版本下，显示调用bertForTokenClassificaiton的前向传播。若求loss进行mask。则效果会变得很差。
具体原因还在分析。

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建议使用版本pytorch-pretrained-bert==0.4.0，后面有时间，我会再查找具体原因及更新。

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希望能够给到您帮助

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谢谢反馈，后面我再仔细分析下。

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@lemonhu 您好，在版本0.6.１中您是否已经修复了这个问题？新版我还是会出现f1值低的原因

祝您生活愉快
super.single430

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大佬代码写的真好，学习了。
有个小建议，您的dataiterator，在不能被batch size整除的情况下，直接pass了最后一个batch，在inference的时候可能不大方便。

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@lemonhu 您好，在版本0.6.１中您是否已经修复了这个问题？新版我还是会出现f1值低的原因

祝您生活愉快
super.single430

问题如@Wangpeiyi9979所指，稍作修改即可适应新版本。

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大佬代码写的真好，学习了。
有个小建议，您的dataiterator，在不能被batch size整除的情况下，直接pass了最后一个batch，在inference的时候可能不大方便。

谢谢您的建议。

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谢谢您的项目，真的很棒。我这几天简单看了一下BertForTokenClassification源码。发现一个可能的原因。
在0.4.0中，bertForTokenClassification的前向传播是这样的

在0.6.0中，其是这样的

可以看到，在0.6.0中，求loss时进行了mask,但是0.4.0中没有。我试了一下，在0.4.0版本下，显示调用bertForTokenClassificaiton的前向传播。若求loss进行mask。则效果会变得很差。
具体原因还在分析。

请问您分析出来是什么原因导致mask 之后的loss变得很差？

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谢谢您的项目，真的很棒。我这几天简单看了一下BertForTokenClassification源码。发现一个可能的原因。
在0.4.0中，bertForTokenClassification的前向传播是这样的

在0.6.0中，其是这样的

可以看到，在0.6.0中，求loss时进行了mask,但是0.4.0中没有。我试了一下，在0.4.0版本下，显示调用bertForTokenClassificaiton的前向传播。若求loss进行mask。则效果会变得很差。
具体原因还在分析。

按理说pad的输入预测的logits和pad的标签不应该需要做损失计算啊，为什么会这样真的是很神奇的问题，0.6和0.4的区别也就是这个了，新版pytorch-transformer 也是mask了loss。

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@sakuranew 谢谢关注与反馈。
我最近的实验，也表明在计算损失时引入mask会严重降低NER的效果，有些神奇（新版的pytorch-transformer引入了mask了loss）。
这个也作为该问题的一个实验性解答吧。

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