[Feature] pipleline NER返回结果问题

[tianchiguaixia]

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按照transformers里面的piplelines如果输入超过512时候，也会返回大于512的位置，而不是报错

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[tianchiguaixia]

还有paddlenlp里面的taskflow也是，超出512也会返回大于512以后的位置。希望可以修改一下后处理代码

[cuberJ]

请问一下，训练好的模型在用这个方法调用的时候，一直出现如下报错：
KeyError: "SequenceLabelingPipeline: 'text-classification is not in the models registry group token-classification. Please make sure the correct version of ModelScope library is used.'"
以及
KeyError: 'text-classification is not in the models registry group token-classification. Please make sure the correct version of ModelScope library is used.'
我目前使用的modelscope是1.9.2，一直没搞懂错在哪里，请问你有遇到过类似的报错吗

[tianchiguaixia]

模型地址传错了

[cuberJ]

不好意思，我没太理解您的意思。能否再向您请教一下：

1. 您说的这个模型地址出错，是指pipeline中的调用出现错误了吗？
2. 这种错误是发生在训练的过程中，还是在执行预测的过程中产生的呢？
3. 如果是训练的过程中出现的问题，需要修改的是yaml配置文件，还是源码本身呢

[cuberJ]

补充一下：
我目前调用的任务是做named_entity_recognition, 但是在调试追踪的时候发现，pipeline里总是会调用到text_classification的步骤，用作者官方提供的训练配置训练后，也会出现这种错误的调用链

[tianchiguaixia]

你看官方的，你的可能老版本，传参问题

[TianyiLu]

也是NER任务，自己微调后，遇到了与三楼同样的问题
KeyError: "SequenceLabelingPipeline: 'text-classification is not in the models registry group token-classification. Please make sure the correct version of ModelScope library is used.'"

我的modelscope版本是1.9.3