感谢分享这个观点。没有遵循特定格式的原因是为了保持灵活性。例如，可以通过使用0和1来构建一个抽取式摘要模型，或者保留和不作为标签。因此，将格式限制在特定格式上会受到限制。
另一方面，我认为我们可以引入一个后处理函数来捕捉这类情况，一个修复IOB前缀的函数。
如果你有一个已经执行修复的函数，你会考虑贡献它吗？

嘿，@w4nderlust。当然！我正在使用IOB2标签格式，所以我已经构建了一个函数来修复错误预测的IOB2标签：

from typing import List

def split_to_tags(prediction: str) -> List[str]:
  tags = prediction.split(",")
  return tags

def join_tags(tags: List[str]) -> str:
  prediction = ",".join(tags)
  return prediction

def fix_iob2_tags(tags: List[str]) -> List[str]:
  for i in range(1, len(tags)):
    current_tag = tags[i]
    previous_tag = tags[i-1]

    if current_tag == "<EOS>":  # Check if end of sentence
      break

    if current_tag.startswith("I-"):  # Check if tag starts with 'I-'
      b_tag = f"B-{current_tag[2:]}"
      current_tag = b_tag if previous_tag != b_tag else current_tag

    tags[i] = current_tag
  
  return tags

def postprocessing_ner_tags(prediction_list: List[str], tag_format: str) -> List[str]:

  if tag_format == "iob2":
    fix_func = fix_iob2_tags

  prediction_list_processed = []

  for prediction in prediction_list:
    tags = split_to_tags(prediction)
    tags_fixed = fix_func(tags)
    prediction_fixed = join_tags(tags_fixed)
    prediction_list_processed.append(prediction_fixed)

  return prediction_list_processed

例如，以下代码片段：

prediction_list = ["<SOS>,O,O,I-PER,I-PER,B-MISC,B-PER,B-PER,O,O,<EOS>,I-PER,O,O"]
prediction_list_postprocessed = postprocessing_ner_tags(prediction_list, tag_format="iob2")
print(prediction_list_postprocessed)

输出结果为： ['<SOS>,O,O,B-PER,I-PER,B-MISC,B-PER,B-PER,O,O,<EOS>,I-PER,O,O']

你好，@henchaves,你想提交一个修复你提出的PR吗？