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- infomation extraction
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license: apache-2.0
UIE信息抽取模型（Pytorch）
模型介绍
UIE(Universal Information Extraction)：Yaojie Lu等人在ACL-2022中提出了通用信息抽取统一框架
UIE。该框架实现了实体抽取、关系抽取、事件抽取、情感分析等任务的统一建模，并使得不同任务间具备良好的迁移和泛化能力。
为了方便大家使用
UIE的强大能力，PaddleNLP借鉴该论文的方法，基于ERNIE 3.0知识增强预训练模型，训练并开源了首个中文通用信息抽取模型UIE。该模型可以支持不限定行业领域和抽取目标的关键信息抽取，实现零样本快速冷启动，并具备优秀的小样本微调能力，快速适配特定的抽取目标。
使用方法
pip install litie
from pprint import pprint
from litie.pipelines import UIEPipeline
# 实体识别
schema = ['时间', '选手', '赛事名称']
uie = UIEPipeline("xusenlin/uie-base", schema=schema)
pprint(uie("2月8日上午北京冬奥会自由式滑雪女子大跳台决赛中中国选手谷爱凌以188.25分获得金牌！")) # Better print results using pprint
# 输出
[
{
"时间": [
{
"end": 6,
"probability": 0.98573786,
"start": 0,
"text": "2月8日上午"
}
],
"赛事名称": [
{
"end": 23,
"probability": 0.8503085,
"start": 6,
"text": "北京冬奥会自由式滑雪女子大跳台决赛"
}
],
"选手": [
{
"end": 31,
"probability": 0.8981544,
"start": 28,
"text": "谷爱凌"
}
]
}
]
更多实体抽取和关系抽取模型的使用详见 litie