BERT模型会通过类似于排列组合的方式,将可能的标签顺序全部考虑到,并挑选出在验证集上表现最好的标签顺序作为最终的标签顺序。具体实现可以参考以下代码:
# 定义所有可能的标签顺序
label_orders = list(itertools.permutations(label_list))
# 在验证集上尝试所有可能的标签顺序
results = []
for order in label_orders:
model.set_label_order(order)
result = model.evaluate(valid_data)
results.append(result)
# 按照模型在验证集上的表现挑选最优的标签顺序
best_order = label_orders[results.index(max(results))]
# 设置并输出选择的最优标签顺序
model.set_label_order(best_order)
print("Best label order:", best_order)