代码和报告均为本人自己实现（实验满分），只展示主要任务实验结果，如果需要详细的实验报告或者代码可以私聊博主，接实验技术指导1对1
实验要求布置请看http://t.csdnimg.cn/1sh7s
运行模型，测试模型在有 100% / 50% / 10% training data（通过随机 sample 原 training set 一部分的数据，10%代表低资源的设定）的情况下模型在 dev set 上的效果
BERT 模型
这里使用原代码 100%数据运行 200 轮训练，结果如下
从图中可以看出在 200 轮训练完成后在 dev set 上的 F1 结果是 0.5472，AUC 结
果为 0.5049
然后我运行 test.py 进行 testset 的文件输出，这里设置的是预测准确率大于0.2 的实体关系对才会被输出，最终提交到网站上结果如下所示
通过查看训练过程我发现，在训练到 130 轮的时候的结果已经和 200 轮的结果是差不多的，F1 的值和 AUC 值都是很小的差距了，所以在后面只使用原数据的 50% 和 10%进行训练的时候我都调整为 130 轮进行训练。修改读取数据时候的代码即可实现随机从原数据抽出 50%和 10%进行训练测试
BERT 模型使用原数据 50%进行训练，结果如下
从结果来看和使用 100%数据训练 130 轮的时候在 devset 测试出的 F1 值和 AUC 差距很小，大约是 0.03 左右，我猜测造成这样的原因是因为模型鲁棒性， BERT等预训练模型已经在大规模数据上进行了预训练，在训练过程中已经获得了对各种语言和任务的普遍表示能力。这种普适性可能使得模型对于即使使用只有原来一半数据量的时候，泛化能力也相对较好。
BERT 模型使用原数据 10%进行训练，结果如下
从结果来看出在 bert 模型上只使用原数据 10%进行训练的时候，模型性能显著下降，在 devset 测试出的 F1 值只有 0.254038，AUC 值为 0.11,明显能看出结果变差了很多，我猜测造成这样主要原因是因为数据缺失，因为 BERT 模型是在大型语料库上进行训练的，这使得它可以捕捉到广泛的语言特性和模式。这里只使用了原始数据的 10%，可能会失去一些重要的数据，导致模型在测试时表现不佳。
RoBERTa 模型
这里使用 RoBERTa 模型 100%数据运行 200 轮训练，结果如下
从结果 devset 的 F1 值和 AUC 值来看都要比 BERT 模型 200 轮的结果要更高
Bert 模型 200 轮在 devset 上的结果：F1 值 0.5472 AUC 值 0.5049
RoBerta 模型 200 轮在 devset 上的结果：F1 值 0.5606 AUC 值 0.5284
F1 值提高了 0.0134，AUC 值提高了 0.0235
我认为性能提升的主要原因就是 RoBERTa 采用了更长的训练时间和更大的数据集来进行预训练，这有助于模型更好地学习语言的表示。这使得 RoBERTa 在一些任务上能够更好地捕捉语义和上下文信息。然后我运行 test.py 文件把结果提交到网站上，结果如图所示
对比使用 bert 模型输出的结果，score 提升 0.017 左右，显然确实性能有提升。
RoBERTa 模型使用原数据 50%进行训练，结果如下
从 devset 上的测试结果来看，F1 和 AUC 显著下降，对比于 100%数据训练下
F1 值只有原来的 69%达到 0.3806，AUC 值只有原来的 58%达到 0.3042。再对比于 同样 50%数据训练下的 bert 模型，RoBERTa 模型训练出的结果也低很多，说明 RoBERTa 模型受数据大小对于结果的影响相比于 bert 模型更大
RoBERTa 模型使用原数据 10%进行训练，结果如下
这里发现结果相对于 50%数据训练下的结果反而不大了，F1 值为 0.23，AUC 值为 0.1342。这个时候和 bert 模型在 10%数据训练下的结果几乎一样，我认为造成这样的主要原因是数据量不足 10% 的数据实在太少，以至于两个模型都无法充分利用其潜在的能力。在这种情况下，两个模型可能都没有充分学习到任务的特征，导致它们在 devset 上表现相似。
