1.【信息抽取】UIE——基于prompt的抽取抽信息抽取模型(附源码)
【信息抽取】UIE——基于prompt的信息抽取模型(附源码)
信息抽取是NLP任务中的一个常见模块,旨在从自然文本中提取关键信息结构。软件软件通过例子理解,源码源码用例如从"新东方烹饪学校在成都"中提取"新东方烹饪学校"与"成都"作为实体。抽取抽新神兽源码
命名实体识别(NER)是软件软件提取词语级别的实体任务,而关系抽取(RE)则更进一步,源码源码用Android源码构建关注实体之间的抽取抽关系。序列标注(Sequence Labeling)方法通过为文本中的软件软件每个词分配类别标签,来实现信息抽取。源码源码用
序列标注面临实体重叠问题,抽取抽指针网络(Pointer Network)通过为每个实体单独预测解决此问题。软件软件它设计多头网络,源码源码用为每个实体分别预测起始和结束位置,抽取抽monaco源码解析确保实体重叠问题得到解决。软件软件
UIE(基于prompt的源码源码用指针网络)旨在提供更灵活的信息抽取方式。它通过引入prompt参数,自动开奖源码允许模型在输入时激活与特定实体类型相关的参数,从而实现不同实体的抽取任务。此方法解决了模型结构随实体类型变化而变化的团队文档源码问题,同时可以高效处理实体关系抽取任务。
UIE的实现相对简洁,主要包含构建起始层和结束层,以及计算损失函数(BCE Loss)以优化模型。通过这种机制,UIE不仅简化了模型结构的调整,还提高了任务处理的灵活性和效率。
完整源码可供查阅,实现了一个高效且灵活的信息抽取解决方案,UIE展示了在信息抽取领域的创新与进步。