请问老师怎么在自己的数据集上进行训练呢？

[yzxx667]

请问老师怎么在自己的数据集上进行训练呢？

[Spico197]

嗨您好，感谢对本项目的关注。您需要先在dee/event_types里准备自己的event template，然后再参考readme中的方法跑实验：https://github.com/Spico197/DocEE?tab=readme-ov-file#to-reproduce-results-in-paper

[yzxx667]

感谢老师回复！我已经仿照event_types中的template构建了类似的代码，但是论元角色的importance得分这部分需要怎么获得呢？以及我的数据集只有一种事件类型，这会影响PTPCG的效果吗？

[Spico197]

• importance 和伪trigger需要通过 https://github.com/Spico197/DocEE/blob/main/Data/trigger.py 来搞定。
• 需要实验看看。事件类型越少，对于模型来说越简单。

[yzxx667]

老师您好，我根据伪trigger的importance 得分构建了我数据集的template模板，成功运行了代码。但是经过100个epoch之后模型最终的F1指标很低，只有19.36 如图所示

相比之下，我是用DE-PPN的模型跑同样的数据集，最后的F1得分为40.1
请问老师在PTPCG这个模型中可能哪里需要调整一下呢？感谢老师！

[Spico197]

看起来比较奇怪，cls和ent都是100%正确，但是combination差了好多。

试试ProcNet吧：https://github.com/xnyuwg/procnet

[yzxx667]

感谢老师分享。cls是100的原因可能是我最后一个事件类型，所以分类的准确率很高。我也观察了模型输出的json文件，无论是单事件还是多事件的combination的F1得分都很低。由于我的数据集是篇章级别的，所以句子数比较多，但是实体数相对较少，可能会出现连续好几个句子没有实体的情况。并且虽然句子数量很多但是事件数量很少。请问老师这可能会是combination很低的一个原因吗？

[yzxx667]

老师您好，现在模型在训练到第2个epoch的时候就达到了最佳的F1（60），从第三个epoch开始F1骤降到15，并且之后也一直在15-25徘徊。请问老师可能是什么原因呢？

[Spico197]

可能数据量太少过拟合了。最佳F1指的是dev上的结果吗？

[Spico197]

感谢老师分享。cls是100的原因可能是我最后一个事件类型，所以分类的准确率很高。我也观察了模型输出的json文件，无论是单事件还是多事件的combination的F1得分都很低。由于我的数据集是篇章级别的，所以句子数比较多，但是实体数相对较少，可能会出现连续好几个句子没有实体的情况。并且虽然句子数量很多但是事件数量很少。请问老师这可能会是combination很低的一个原因吗？

之前邮件发送的回复，在github页面上没显示，这里补个档：

1. 嗷嗷了解。如果没有负例的话分类100%正确挺正常的
2. 组合的部分，计算邻接矩阵时是只有实体参与计算的。如果实体也能100%正确，这个结果还挺奇怪的。你是划分了训练开发测试集的吗，可以比较下训练过程中dev和test结果的变化，看看是不是过拟合了

[yzxx667]

可能数据量太少过拟合了。最佳F1指的是dev上的结果吗？

是的老师，是在DEV上的最佳结果。我们的数据集相比ChFinAnn确实小了很多，总计只有1000篇文章，还要划分train，dev，test。

[yzxx667]

感谢老师分享。cls是100的原因可能是我最后一个事件类型，所以分类的准确率很高。我也观察了模型输出的json文件，无论是单事件还是多事件的combination的F1得分都很低。由于我的数据集是篇章级别的，所以句子数比较多，但是实体数相对较少，可能会出现连续好几个句子没有实体的情况。并且虽然句子数量很多但是事件数量很少。请问老师这可能会是combination很低的一个原因吗？

之前邮件发送的回复，在github页面上没显示，这里补个档：

1. 嗷嗷了解。如果没有负例的话分类100%正确挺正常的
2. 组合的部分，计算邻接矩阵时是只有实体参与计算的。如果实体也能100%正确，这个结果还挺奇怪的。你是划分了训练开发测试集的吗，可以比较下训练过程中dev和test结果的变化，看看是不是过拟合了

是的，我划分了训练开发测试集，接下来我去比较一下训练中dev和test的结果变化，观测是否有过拟合的存在。感谢老师回复，祝您生活愉快！

[yzxx667]

老师，对于《Joint Document-Level Event Extraction via Token-Token Bidirectional Event Completed Graph》这篇论文，论文在ChFinAnn上和Duee-Fin上的F1都出其的好。我也在原作者的github上看到了老师您的评论，请问老师这篇论文的F1与Doc2EDAG中定义的F1是不是不同？

[Spico197]

老师，对于《Joint Document-Level Event Extraction via Token-Token Bidirectional Event Completed Graph》这篇论文，论文在ChFinAnn上和Duee-Fin上的F1都出其的好。我也在原作者的github上看到了老师您的评论，请问老师这篇论文的F1与Doc2EDAG中定义的F1是不是不同？

嗯啊，根据作者在issue区的回复和论文中的说明，两个metrics不相同。

[yzxx667]

老师您好，请问目前对于文档级别的DEE，在ChFinAnn数据集上表现为SOTA的模型有哪些呢？