PaddleNLP开源的通用信息抽取模型UIE为什么支持零样本抽取
时间: 2023-11-26 11:05:28 浏览: 68
PaddleNLP开源的通用信息抽取模型UIE支持零样本抽取,是因为UIE采用了基于预训练语言模型的信息抽取方法,该方法将预训练语言模型与抽取模型进行联合训练,使得抽取模型可以通过上下文理解实体的语义信息,从而在遇到未见过的实体时依然可以进行抽取。具体而言,UIE使用了一种称为“标签蒸馏”的技术,通过将已有的标记样本转化为概率分布,然后将这些分布作为模型的监督信号进行训练,使得模型可以从标注数据中学习到实体的语义信息,从而在遇到未见过的实体时也可以进行抽取。因此,UIE可以支持零样本抽取,这是其在信息抽取领域的一个重要优势。
相关问题
通用信息抽取 UIE
通用信息抽取(UIE)是指一种旨在开发一种通用模型和架构的信息抽取方法,可以在不同的任务和领域上进行应用。UIE模型可以处理多种不同的抽取任务,包括命名实体识别、关系抽取、事件抽取和情感抽取等。它可以在多个数据集和领域上进行实验和评估。这种通用的能力可以帮助我们捕捉不同抽取任务之间可以共享的基础能力,例如命名实体识别和关系抽取的能力。通过开发UIE模型,我们可以减少信息抽取的复杂性和成本,并提高信息抽取的效率和准确性。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [图文实录|UIE:基于统一结构生成的通用信息抽取](https://blog.csdn.net/langboat_mengzi/article/details/127908577)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]
paddlenlp的UIE模型中,用于进行模型微调的核心代码是什么,这段核心代码在什么路径下,以及这段核心代码的原理解释
UIE模型中用于进行模型微调的核心代码可以在 `paddlenlp/applications/uie/finetune.py` 路径下找到。该代码主要实现了对预训练模型的微调,包括数据读取、模型搭建、模型训练和模型保存等步骤。
具体来说,该代码通过调用 `paddlenlp.transformers` 中的预训练模型,并在此基础上添加一个全连接层用于分类任务。之后,根据用户提供的数据集和超参数,进行模型微调。模型微调的过程中使用了PaddlePaddle中的动态图机制,可以自动进行反向传播和参数更新。
在微调过程中,该代码使用了交叉熵损失函数用于衡量模型预测结果与真实结果之间的差异,并使用了Adam优化器用于更新模型参数。同时,该代码还提供了一些超参数的设置,例如学习率、批次大小、训练轮数等,用户可以根据自己的需求进行调整。
总之,`paddlenlp/applications/uie/finetune.py` 中的核心代码实现了对预训练模型的微调,并提供了丰富的超参数设置,可以根据用户的需求进行调整,从而得到更好的模型效果。
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