ModelScope中，加了一下rexuni实体抽取概率，发现部分概率老是为0？

在ModelScope中，如果您在进行实体抽取任务时发现部分实体的抽取概率始终为0，可能是由于以下几个原因导致的。以下是详细分析和解决方法：

1. 数据标注问题

• 可能原因：训练数据中标注不完整或标注错误，导致模型无法正确学习到某些实体的特征。
• 解决方法：
  • 确保所有文档中所有出现的实体都已标注。
  • 检查标注格式是否符合要求，例如实体中不能包含换行符“\n”或句号“。”，否则可能导致模型无法识别。
  • 如果某些类别的实体标注数量过少，模型可能无法充分学习该类别的特征。建议补充该类别的标注数据。

2. 模型选择与参数设置

• 可能原因：当前使用的模型架构或超参数设置不适合您的任务。
• 解决方法：
  • 尝试更换不同的模型架构。例如，如果当前使用的是LSTM+CRF模型效果不佳，可以尝试StructBERT或其他更复杂的模型。
  • 调整模型的超参数，例如遍历次数（Epochs）和学习率（Learning Rate）。对于小数据集，建议增加遍历次数（如10或20次），并适当调整学习率（在原有基础上缩放10倍以内）。

3. 规则引擎配置

• 可能原因：如果您的数据具有固定的上下文模式，仅依赖模型可能无法完全捕捉这些模式。
• 解决方法：
  • 使用规则引擎辅助抽取。通过配置正则表达式、词典等规则，可以显著提升特定字段的抽取效果。
  • 示例：如果需要抽取固定格式的字段（如原告和被告信息），可以通过规则引擎配置正则表达式来捕获这些字段。

4. 模型评估与优化

• 可能原因：模型性能不足，导致某些实体的预测概率为0。
• 解决方法：
  • 查看模型的评测指标（精确率、召回率、F1值），分析模型在哪些类别上表现较差。
  • 针对表现较差的类别，分析bad case，补充相关数据并重新训练模型。
  • 如果模型整体效果不佳，考虑从数据层面优化。例如，确保数据集中包含足够多的短字段实体（如人名、地名、时间等），因为实体抽取模型更适合处理这类字段。

5. 其他注意事项

• 可能原因：抽取字段过长或复杂，超出模型的能力范围。
• 解决方法：
  • 如果需要抽取的字段是几句话甚至一段话，建议考虑其他行业解决方案，而不是使用实体抽取模型。
• 通用字段抽取：如果需要快速实现常见字段（如日期、手机号码等）的抽取，可以在高级设置中勾选通用字段功能，并训练一个简单的模型。

总结建议

针对您提到的“部分概率老是为0”的问题，建议按照以下步骤排查和优化： 1. 检查数据标注是否完整且符合规范。 2. 调整模型架构或超参数，确保模型适合您的任务。 3. 使用规则引擎辅助抽取，尤其是对于具有固定上下文的字段。 4. 分析模型评测指标，针对性优化表现较差的类别。 5. 确保抽取字段适合实体抽取模型的能力范围。

通过以上方法，您可以有效提升实体抽取的效果并解决概率为0的问题。