Uie Base

🚀 UIE信息抽取模型（Pytorch）

本项目基于Pytorch实现了UIE信息抽取模型，该模型能实现实体抽取、关系抽取、事件抽取、情感分析等任务的统一建模，支持不限定行业领域和抽取目标的关键信息抽取，具备零样本快速冷启动和优秀的小样本微调能力。

✨ 主要特性

• 统一框架：UIE(Universal Information Extraction)由Yaojie Lu等人在ACL - 2022中提出，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，不同任务间具备良好的迁移和泛化能力。
• 开源模型：PaddleNLP借鉴论文方法，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。
• 灵活抽取：支持不限定行业领域和抽取目标的关键信息抽取，可零样本快速冷启动，且具备优秀的小样本微调能力，能快速适配特定抽取目标。

💻 使用示例

基础用法

from transformers import AutoModel, AutoTokenizer

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("xusenlin/uie-base", trust_remote_code=True)
model = AutoModel.from_pretrained("xusenlin/uie-base", trust_remote_code=True)

schema = ["时间", "选手", "赛事名称"]  # Define the schema for entity extraction
print(model.predict(tokenizer, "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！", schema=schema))

schema = {'竞赛名称': ['主办方', '承办方', '已举办次数']}  # Define the schema for relation extraction
model.set_schema(schema)
print(model.predict(tokenizer, "2022语言与智能技术竞赛由中国中文信息学会和中国计算机学会联合主办，百度公司、中国中文信息学会评测工作委员会和中国计算机学会自然语言处理专委会承办，已连续举办4届，成为全球最热门的中文NLP赛事之一。"))

schema = {'地震触发词': ['地震强度', '时间', '震中位置', '震源深度']}  # Define the schema for event extraction
model.set_schema(schema)
print(model.predict(tokenizer, "中国地震台网正式测定：5月16日06时08分在云南临沧市凤庆县(北纬24.34度，东经99.98度)发生3.5级地震，震源深度10千米。"))

schema = {'评价维度': ['观点词', '情感倾向[正向，负向]']}  # Define the schema for opinion extraction
model.set_schema(schema)
print(model.predict(tokenizer, "店面干净，很清静，服务员服务热情，性价比很高，发现收银台有排队"))

schema = "情感倾向[正向，负向]"  # Define the schema for opinion extraction
model.set_schema(schema)
print(model.predict(tokenizer, "这个产品用起来真的很流畅，我非常喜欢"))

schema = ['法院', {'原告': '委托代理人'}, {'被告': '委托代理人'}]  # Define the schema for opinion extraction
model.set_schema(schema)
print(model.predict(tokenizer, "北京市海淀区人民法院\n民事判决书\n(199x)建初字第xxx号\n原告：张三。\n委托代理人李四，北京市 A律师事务所律师。\n被告：B公司，法定代表人王五，开发公司总经理。\n委托代理人赵六，北京市 C律师事务所律师。"))

📚 详细文档

• PaddleNLP

📄 许可证

本项目采用 apache - 2.0 许可证。