粗粒度NER-tokenizer问题

[NiceMartin]

在NER中, 一个比较容易出错的地方是由于tokenizer以后, 导致 句子和原始输入的句子长度、token的位置不一致.
在 tokenier.py的代码中, 好像并没有解决 tokenizer输入和输出长度不一致的问题.
例如, 在读入 粗粒度NER的语料后,
sents_src, sents_tgt = read_corpus(data_path)
其中的 sents_src[3], sents_tgt[3], 经过 tokenizer以后, 长度并一致, 这样会报错.

[920232796]

早就在群里说过了，这里有坑，想想如何对应上，不难。