使用simpletransformers微调NER模型配置labels_list仍出现classifier权重不匹配错误

你使用的预训练权重dslim/bert-base-NER是面向通用NER任务训练的成品模型，自带的token分类层输出维度固定为9（对应通用NER的9种BIO标签）。你自定义任务的标签数为13，即使配置了labels_list，Simple Transformers默认加载全量预训练权重时，仍会因为分类层权重维度不匹配报错。

按优先级可依次尝试以下方案：

• 方案1：添加ignore_mismatched_sizes=True参数
  初始化NERModel时传入该参数，会自动跳过维度不匹配的分类层权重，仅加载BERT主体的预训练参数，分类层会按照你设置的13类标签随机初始化。修改后的代码如下：

  from simpletransformers.ner import NERModel, NERArgs
  
  model_args = NERArgs()
  model_args.labels_list = ["ENT1", "ENT2", "ENT3", "ENT4", "ENT5", "ENT6", "ENT7", "ENT8", "ENT9", "ENT10", "ENT11", "ENT12", "ENT13"] 
  
  model = NERModel(
      "bert",
      "dslim/bert-base-NER",
      args=model_args,
      ignore_mismatched_sizes=True
  )
  

• 方案2：更换为基础BERT预训练权重
  如果不想使用已训练过NER的权重，可以替换为没有NER分类头的通用预训练模型，比如bert-base-cased（英文场景）、bert-base-chinese（中文场景），这类模型初始化时会直接按照labels_list的长度生成对应维度的分类层，不会出现维度冲突。
• 方案3：检查标签列表完整性
  确认你的labels_list是否包含了非实体标签O，很多开发者会遗漏该标签导致实际标签数和配置的列表长度不一致。如果你的任务中需要O标签，需要把它也加入labels_list中，对应调整标签总数量。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Shaida Muhammad