实体关系抽取SpERT模型出现跨度错误的原因

SpERT模型是一种基于语言模型的实体关系抽取方法，它通过利用语言模型来预测实体之间的关系。如果出现跨度错误，有可能是由于以下原因1. 训练数据不够充分：在训练SpERT模型时，如果使用的训练数据不够充分，将无法准确地学习到实体之间的关系。因此，当遇到新的、未在训练集中出现过的情况时，就会预测出错误的关系。 2. 没有考虑上下文信息：SpERT 是一个单独使用语言模型来预测实体之间关系的方法。如果不考虑上下文信息或者只考虑部分上下文信息，就很难准备地学习到实体之间正常的、真正意义上相互依存或相互影响的关系。