分类错误率的确切定义是什么？为什么有些研究人员使用错误率而不是准确性来报告他们的结果？我试图将我的文本分类结果与文献中的其他方法进行比较，但他们使用错误率而不是准确性，我找不到确切的定义/方程来找到我的方法的错误率。
我正在使用预先训练的 BERT 模型将文本标记为有意义的标记。然而，文本有很多特定的词，我不希望 BERT 模型将它们分解成词块。有什么解决办法吗？例如：
tokenizer = BertTokenizer('bert-base-uncased-vocab.txt')
tokens = tokenizer.tokenize("metastasis")
像这样创建令牌：
['meta', '##sta', '##sis']
但是，我想将整个单词保留为一个标记，如下所示：
['metastasis']