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print(doc)
Document containing 534 tokens
#USE MODEL TO PREDICT SPANS AND PROBS
spans, probs = model(doc)
tokens=doc.tokens
#RETURN SPAN TOKENS
predicted_spans=[]
for span,prob in zip(spans,probs):
pred_span=[tokens[i] for i in range(span.i1,span.i2+1)]
pred_si=span.si
print("span: ",pred_span)
print('span.si: ',pred_si)
print('prob: ',prob)
print()
span: ['Jesus']
span.si: tensor([-1.1944])
prob: tensor([1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,
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0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
grad_fn=)
span: ['ate']
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grad_fn=)
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grad_fn=)
span: ['tax']
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grad_fn=)
from coreference-resolution.
Hmm, curious. I will look into this issue further in a week or two once my semester ends and I have a bit more time. If you find a solution before then, please feel free to submit a pull request. I can also help debug over email in the meantime if you think you know what the problem seems to be: [email protected].
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