使用预训练MLM训练AllenNLP AdversarialBiasMitigator时报参数错误

报错根因 #

你遇到的TypeError: forward() got an unexpected keyword argument 'tokens'错误，核心是token索引器配置与预训练BERT嵌入层的输入参数不匹配：

• 你当前配置里用了single_id类型的token索引器，该索引器输出的张量键名为tokens
• 但BERT对应的PretrainedTransformerEmbedder的forward方法仅接受token_ids、attention_mask、token_type_ids这类参数，不识别tokens参数，因此触发参数不匹配报错

修复步骤 #

1. 修正token_indexers配置 #

删掉你之前加的single_id类型的索引器配置，替换为适配预训练Transformer的索引器，注意模型名要和你用的分词器、预训练MLM权重对应：

"token_indexers": {
  "tokens": {
    "type": "pretrained_transformer",
    "model_name": "bert-base-uncased"
  }
}

同时确认你的text_field_embedder配置中，对应tokens键的嵌入器类型为pretrained_transformer，且模型名和上述配置一致。

2. 保留sorting_keys配置 #

你添加的"sorting_keys":["tokens"]没有问题，该配置作用是按句子长度排序优化batch生成效率，不需要修改。

3. 修正数据集读取逻辑的列映射错误 #

你的_read()方法存在列取反的问题：你提到CSV第一列是带特殊标记的句子，第二列是预测目标，但代码里你把第一列赋值给了targets，第二列赋值给了sentences，需要调整：

@overrides
def _read(self, file_path: str):
        import pandas as pd
        data= pd.read_csv(file_path)
        # 调整列索引，第一列是句子，第二列是目标
        sentences = data.iloc[:,0].tolist()
        targets = data.iloc[:,1].tolist()
        zipped = zip(sentences, targets)
        for s, t in zipped:
                tokens = self._tokenizer.tokenize(s) 
                target = str(t)
                yield self.text_to_instance(s, tokens, [target])

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Alice Saunders