在NLP自学习平台的文本实体提取中，如果你发现标注后的模型在预测时给出的概率都是0，这通常表示模型没有正确地学习到实体提取的模式，或者存在其他一些问题。以下是一些可能导致这种情况的原因以及相应的解决步骤：
标注质量：
检查你的标注数据是否准确。错误的标注会导致模型学习到错误的信息。
确保标注的数据量足够，且覆盖了各种可能的情况和实体类型。
如果有条件，可以尝试请第三方专家进行标注质量的检查。
模型训练：
检查模型的训练过程是否有问题，比如是否过早停止，或者训练时间是否足够。
检查模型的超参数设置，如学习率、批次大小等，确保它们适合你的数据和任务。
尝试使用不同的模型架构或算法进行训练，看是否能得到更好的结果。
数据不平衡：
如果某些实体类型的数据量远远少于其他类型，这可能导致模型对这些少数类型的实体识别能力较差。尝试通过数据增强或重新采样来平衡数据分布。
特征提取：
检查模型是否能够从文本中提取到有用的特征。有时候，文本的预处理（如分词、词性标注等）也会影响特征的质量。
尝试使用更复杂的特征表示方法，如词嵌入（Word Embeddings）或上下文嵌入（Contextual Embeddings）。
后处理：
检查模型预测后的后处理步骤是否有误。有时候，一些阈值设置或过滤条件可能导致所有预测的概率都被置为0。
平台限制或错误：
了解你所使用的NLP自学习平台是否有任何已知的限制或问题。查阅平台的文档或联系平台的技术支持获取帮助。
尝试在不同的环境或平台上重新训练和测试模型，看问题是否仍然存在。
评估指标：
检查你用来评估模型的指标是否合理。有时候，过于严格的评估标准可能导致模型看起来表现不佳。
调试和日志：
增加日志输出，以便在模型训练和预测过程中观察更多的细节。这有助于定位问题的具体位置。
使用调试工具逐步跟踪模型的预测过程，查看在哪个环节出现了问题。
最后，如果以上步骤都无法解决问题，建议详细记录你的操作步骤、数据和模型配置，并联系NLP自学习平台的技术支持或相关社区寻求帮助。他们可能能提供更具体的指导或解决方案。