近日她雖沒有新作品的消息，卻接下保養品牌代言，在網路上釋出多張形像照，只見她穿著緊身高衩泳衣，將衣服脫掉露出修長美腿及凹凸有致的好身材十分吸睛，影片中她更大方上空全裸秀出美背，網友看到紛紛留言「天哪！這是什麼神仙身材」、「美到炸裂」、「根本超模身材」。 由女團After School出道的南韓女星金幽珍U-IE(유이/金幽珍)，近日接下保養品牌克蘭詩CLARINS的廣告代言，在IG上曬出形象照及廣告短片，大方秀出0贅肉的身材曲線，令網友忍不住大讚「身材太好了」。 Uie最近在IG限時動態公開真實體重數字，居然只有49.8公斤，以她的身高173公分換算BMI值（身體質量指數）的話，只有16.6，一般低於18.5算是過輕，粉絲都希望她趕緊吃肥一些。 最近有不用開刀，也能甩掉大腿脂肪的方法哦，比如鐳射溶脂或者在韓國很受歡迎的冷凍溶脂。 體育中心／林庭蕷報導BWF超級1000系列馬來西亞羽球公開賽8強賽事，壓軸之戰上演「台灣內戰」，由世界排名第3的「戴博士」戴資穎對上世界排名23的「交大學霸」許玟琪，雙方過去交手2次都是由小戴拿下勝利，13日再次碰頭將爭奪4強門票。
- 并且，UIE也实实在在地为广大NLP研究者提供了一个务实的、好用的、快捷的工具，这似乎是与paddleNLP长期以来的追求吧（在这一方面不得不说paddle的taskflow比transformers的pipeline要更实用一些）。
- 劇中周元為Uie買咖啡而催化兩人的戀情，戲外，有咖啡廠商看上他們的人氣魅力，還找他們以情侶身分拍攝咖啡廣告。
- 在本节中，论文将描述：1）如何预训练一个大型UIE模型，该模型可以捕获不同IE任务的通用IE能力；2） 如何通过快速微调使UIE适应不同设置中的不同IE任务。
- 由女團After School出道的南韓女星金幽珍U-IE(유이/金幽珍)，近日接下保養品牌克蘭詩CLARINS的廣告代言，在IG上曬出形象照及廣告短片，大方秀出0贅肉的身材曲線，令網友忍不住大讚「身材太好了」。
- 为了与基线系统进行公平比较，论文将生成的字符串级别提取结果映射到模型评估的偏移级别。
- 对于类型字典L，将每个项视为一个实体，使用“instance of”和“subclass of”属性值作为其相应的实体类型，并将其他属性视为实体与其他实体的关系。
2015年2月，參演tvN《豪苟的愛》男主角的初戀游泳女神都壽曦 ，卻因意外懷孕而再跟男主角重逢後發生的一系列複雜搞笑羅曼史。 6月U-IE再度參與SBS《上流社會》的演出，飾演一位隱藏自己的身分的女人尋找一位即使自己不是財閥女兒、也願意愛自己的男人的故事。 2013年11月，参演MBC周末剧《黄金彩虹》，U-IE饰演乐观直率的金百元，以进步的演技抓住观众的心，夺得2013年MBC演技大赏特别部门女子最佳演技奖。
uie: 结构化序列生成
尽管我目前对图模型的研究并不深入，但是直觉让我愿意始终相信这一点。 除此之外，其实在过去两年的信息抽取领域，有很多工作其实都是在做prompt相关的生成，以事件抽取为例，比较有代表性的工作还有Ji Heng老师团队的gen-arg等。 uie 说明整个领域都在以这个方向行进，所以在prompt大火的今天，UIE的提出，似乎是一种必然。 Uie擁有高挑身材、出眾外貌，2009年以長腿女團After School成員身分出道，並憑著健康性感形象、凹凸有致身材擄獲大批粉絲，是團體中的人氣成員，還被網友與媒體封為「蜜大腿女神」、「國民蜜腿」。
- Uie擁有高挑身材、秀氣外表以及緊實健美的雙腿，憑著健康性感形象擄獲大批粉絲，更被封為「蜜大腿女神」、「國民蜜腿」，雖然如此，卻曾歷經一段極端控食期，之後才學會看淡外界聲音，而在去年年中Uie也發布系列照，自信秀出密大腿，並附文寫道「最愛現在的自己」。
- 據韓媒報導，UIE和李相侖的經紀公司今日雙雙發出聲明，表示兩人已經於日前分手，而分手原因是因為兩人工作繁忙、聚少離多，因此結束了短短1年的戀情，退回良好的前後輩關係。
- 前段时间百度推出的UIE模型在各个NLP相关的公众号刷屏，基本上都是以“大一统”的字眼进行介绍的，出于好奇，我也安装了paddle，体验了一把这个模型。
- 例如，如图1所示，实体是命名的span结构，事件是模式定义的记录结构。
- 在风力产生期间，公海波振幅的表面波和斯托克斯漂移在波传播方向上增加，这意味着斯托克斯漂移是发散的，因此，需要从海浪层下方向海面提供质量。
- 说明整个领域都在以这个方向行进，所以在prompt大火的今天，UIE的提出，似乎是一种必然。
还发布了一个大规模的预训练文本到结构模型，这将有利于未来的研究。 对于未来的工作，我们希望将UIE扩展到知识库感知IE任务，如实体链接（Cao等人，2021），以及文档软件IE任务，如共同参考（Lee等人，2017；Lu等人，2022）。 在本节中，论文将描述：1）如何预训练一个大型UIE模型，该模型可以捕获不同IE任务的通用IE能力；2） 如何通过快速微调使UIE适应不同设置中的不同IE任务。 具体而言，我们首先从Web收集多个大规模数据集，包括结构化（例如知识库）、非结构化（例如原始文本）和并行（例如Wikipedia Wikidata links）数据，然后在这些异构数据集上统一预训练UIE模型。 最后，我们通过按需微调，将预训练好的UIE模型适应特定的下游IE任务。 论文发现，经过预训练的UIE模型为不同IE任务之间的知识获取、共享和迁移提供了坚实的基础，并且由于UIE学习了一般的IE能力，新的IE任务可以得到有效解决。
uie: 实验
在本节中，将描述如何在统一的文本中共同制定、学习和执行各种IE任务，以构建生成架构（UIE）。 具体而言，我们首先设计结构化提取语言（SEL）来统一编码异构提取结构，即将实体、关系、事件编码为统一表示。 然后，论文描述了结构模式指导器（SSI），这是一种基于模式的提示机制，用于控制UIE模型，以便为不同的提取设置发现、关联和生成哪个模型。 图1：从（a）任务专用IE：不同的任务、不同的结构、不同的模式到（b）通用IE：通过结构生成进行统一建模 基本上，所有IE任务都可以建模为文本到结构的转换，不同的任务对应不同的结构。 例如，如图1所示，实体是命名的span结构，事件是模式定义的记录结构。
韩政秀出演“朴秀宏 崔媛贞的余裕满满”，表示“想找到好的人，理想型是Wonder Girls的昭熙、After School的U-IE和Brown Eyed Girls的佳人。 NO.9 周元：U-IE在學校一直都很努力，有著很好的學習態度，當我得知將與她合作時，非常的高興。 NO.7 劉在錫：李孝利暴露“劉在錫，非常喜歡After School的U-IE ”“劉在錫不光是對女子IDOL組合成員的每一個的特徵都知道，只要一有空就聊女子IDOL的事情”。 她特別附帶道“喜歡After School的U-IE，藝能節目拍攝過程中獨自為U-IE鼓掌”，引發了錄影現場的爆笑。 NO.1 千正明：在綜藝節目裡面談到喜歡的女子組合是After School，其中最喜歡U-IE，很早就是她的粉絲，想跟她學習游泳，多次表達對U-IE的欣賞。
uie: 蜜大腿女神Uie回歸胖8公斤仍美翻！自費拍畫報再現國民蜜腿 ，大聲告白「喜歡現在的自己」
【警政時報 李健興/新北報導】 112年加強重要節日安全維護工作期間，且農曆新年將至，為讓獨居老人及低收入戶歡 […] 原始新聞來源 歲末年終 關懷弱勢 | 蘆洲警攜手民力 結合三重安北宮寒冬送暖 警政時報. 粉絲如雪花般湧進的慰問訊息，似乎引起Uie關注，只見她昨日馬上發文解釋，一開頭就向擔心的粉絲道歉，Uie透露自己其實過得非常好，不僅去見了想見的朋友，還久違的去放鬆旅行，最後再強調最近過得很幸福，希望粉絲不要太擔心她，更表示會持續分享近況給粉絲，相當貼心。 不僅如此，網友更翻出Uie近期的照片，發現她從去上月開始，體重似乎就開始狂降，以前圓潤可愛的臉型，頓時消風，凹陷的臉頰快讓人認不出來，鎖骨甚至瘦到明顯突起，讓粉絲相當擔心女神的身體狀況。 雖然胖了8公斤，但無論是出席記者會，還是在《Ghost Doctor》中的模樣都依舊纖細好看，完全沒有發福的痕跡。
在本文中，论文提出了一个统一的文本到结构生成框架，即UIE，它可以通用地建模不同的IE任务，自适应地生成目标结构，并从不同的知识源协作学习通用的IE能力。 uie 具体而言，UIE通过结构化提取语言对不同的提取结构进行统一编码，通过基于模式的提示（prompt）机制自适应生成目标提取，并通过大规模预训练的文本到结构模型捕获常见IE能力。 实验表明，UIE在4个IE任务、13个数据集上，以及在所有有监督、低资源和few-shot设置上，对广泛的实体、关系、事件和情感提取任务及其统一，都取得了最先进的性能。 论文提出了一个统一的文本到结构生成框架UIE，该框架可以对不同的IE任务进行通用建模，自适应地生成目标结构，并且可以从不同的知识源中学习通用的IE能力。 实验结果表明，UIE在有监督和低资源环境下都取得了非常有竞争力的性能，验证了其通用性、有效性和可迁移性。
uie: 通用信息抽取的统一结构生成
对于关系和事件任务中的参数提及，论文发现最接近预测实体/触发器提及的匹配语句作为预测偏移量。 与字符串级别评估相比，报告的偏移级别评估的错误率小于0.5%。 uie 图2：结构化提取语言的示例 具体来说，论文设计了一种统一的结构化抽取语言（SEL），它通过定位-关联结构对不同的IE结构进行编码。
论文在8个NVIDIA A100 GPU上训练我们的基本模型和大模型，以实现500K步数，批次大小为512。 ，Wikidata有超过9K种属性，论文过滤掉了外部id、URL和数学类型的属性。 通过这种方式，获得了31K个类型的集合，并保留了1535个属性，这些属性可以作为通用IE的坚实基础。 在首爾路上隨便叫幾個人採訪， 百分之九十以上的人回答 “ UIE ”！ 她是女子組合After School的成員， 還是今年2015年夏天韓劇《上流社會》中的女主角。
uie: 甜美少女風格轉變 UIE暈染煙熏妝亮相T台
我隐约记得那篇文章我实验过，但是效果并不太好，所以后来就没有再关注，只是记得好像是去年NAACL还是EMNLP的论文，但是找了一圈也没找到，直到昨天才尴尬地发现，那篇文章也是ACL，而且作者就是UIE的作者。。。 说回正牌的UIE本身，我第一眼看到UIE论文的时候，我一下子就联想到了另一篇论文，隐约记得是文本到事件的一个生成任务，生成的就是结构化的事件，于是再根据生成的这个结构化序列解码成事件。 对于解码，当时也尝试了序列标注和双指针两种结构，从效果上来看，是区别不大的，序列标注由于可以再接一个CRF，效果有些微的提升，而且双指针的过度稀疏会造成训练缓慢的情况，加之当时所采用的数据集并没有遇到over-lap的情况，所以最后还是采用的序列标注的方式进行解码。 Wikidata有4000多万个实体项目，每个项目都有相应的属性，这些属性表示实体之间的关联。 对于类型字典L，将每个项视为一个实体，使用“instance uie of”和“subclass of”属性值作为其相应的实体类型，并将其他属性视为实体与其他实体的关系。 韓國蜜大腿女神近日以新劇《Ghost Doctor》回歸小螢幕，攜手Rain鄭智薰、金汎、孫娜恩，一同帶來奇幻搞笑醫療劇，一開播就憑著主角們自然搞笑的演技、逗趣的題材與情節獲得觀眾正面評價。
1） 论文提出了UIE，这是一种统一的文本到结构生成体系结构，它可以通用地建模不同的IE任务，自适应地生成目标结构，并从不同的知识源协作学习通用的IE能力。 与以往IE研究侧重于开发更有效的任务专用模型相比，论文旨在在统一的文本到结构框架中对各种IE任务进行通用建模，这将大大有利于IE系统的快速开发、有效的知识共享和快速适应。 首先对于关系抽取和事件抽取这两项任务，我认为其本质上并没有太大的差异，其差别在于触发词作为实体的特殊性，如果两个事情本身就是一致的，它们之间的统一，也谈不上是“大”一统吧。 我们发现，基于模式的提示可以：1）有效地指导UIE的SEL生成，从而将通用IE能力转移到新的IE任务中；2） 自适应地控制要发现、关联和生成的内容，以便跨不同标签和任务更好地共享语义知识。 首先，由于IE任务的多样性，有许多不同的目标结构需要提取，例如实体、关系、事件等。
uie: m UIE金幽珍沒穿褲！自掀上衣露「該邊、蜜桃臀」引暴動
论文在4个主要IE任务（实体/关系/事件/情感提取及其统一）的13个数据集上进行了实验，并在有监督、低资源和few-shot设置下进行了实验。 在有监督设置方面，UIE在所有数据集上的F1-score比最先进的任务专用体系结构提高了1.42%。 在few-shot和低资源设置下，UIE显示出强大的按需适应能力：它的性能大大优于基线。 这些结果验证了UIE在不同IE任务、设置和场景中的有效性、普遍性和可转移性。 表9：基于情感三元组提取任务的UIE实验结果 表9显示了UIE base和最新系统在四个基于观点的情感分析数据集上的性能。
3） 论文通过统一的预训练算法对大规模文本到结构生成模型进行预训练。 据我们所知，这是第一篇文本到结构预训练的提取模型，这将有助于未来的IE研究。 2） 我们的预训练算法可以学习通用IE能力，而不是捕获特定于任务的信息。 即使UIE的预训练不包括事件和情绪知识，UIE在这些任务上的表现仍然比只有少量样本的基线要好得多。
uie: 韓國正妹女星「撞臉坤達」！網友一看截圖笑出來：這根本本人吧
其次，IE任务通常是特定于需求的，使用不同的模式定义，因此需要自适应地控制提取过程。 2） 论文设计了一个统一的结构生成网络，该网络通过结构抽取语言将异构IE结构编码为统一的表示，并通过结构模式指导机制控制要发现、关联和生成的UIE模型。 当时我大概记得，得到这个模型的效果的时候，我是非常意外的，但是一方面，当时我采用的bert-base模型只能处理到512的长度，并且问句占用了一定的长度，加之中文场景下的bert-base一个字符就占一个token，这就导致在实际应用场景下，模型的实用性是比较差的。 而且pipline结构下，连续几个bert-base的编码器也是挺重的，所以后来也没有再沿着这个思路继续做下去。 但是现在有了各种蒸馏的小模型，以及long-former等一众处理长序列的预训练模型，这些问题都已经不是问题，看看如今UIE发布的几个模型，从base到small，micro，nano，模型甚至可以应用到移动端。 我们可以看到，SEL的优点是：1）统一编码不同的IE结构，因此不同的IE任务可以建模为相同的文本到结构生成过程；2） 高效地表示同一结构中句子的所有提取结果，可以自然地进行联合提取；3） 生成的输出结构非常紧凑，大大降低了解码的复杂度。
作者采用生成式text to structure结构统一了信息抽取的四个任务，并且在13个数据集上采用有监督、低资源和少样本设置下均取得了SOTA。 事件抽取的目标是对于给定的自然语言句子，根据预先指定的事件类型和论元角色，识别句子中所有目标事件类型的事件，并根据相应的论元角色集合抽取事件所对应的论元。 其中目标事件类型 和论元角色 限定了抽取的范围，例如 (event_type：胜负，role：时间，胜者，败者，赛事名称)、(event_type：夺冠，role：夺冠事件，夺冠赛事，冠军)。 具体来讲，本实践将抽取出的评论属性和评论观点进行拼接，然后和原始语句进行拼接作为一条独立的训练语句。
uie: 1 实验设置
基于以上观察，论文提出了UIE，这是一种统一的文本到结构生成架构，它可以通用地建模不同的IE任务，自适应地生成目标结构，并从不同的知识源协作学习通用的IE能力。 具体来说，为了对异构IE结构进行建模，论文设计了一种结构提取语言（SEL），该语言可以有效地将不同的IE结构编码为统一的表示，从而可以在相同的文本到结构生成框架中对各种IE任务进行通用建模。 为了自适应地为不同的IE任务生成目标结构，论文提出了结构模式指导器（SSI），这是一种基于模式的提示机制，用于控制UIE中要发现的内容、要关联的内容以及要生成的内容。 为了学习UIE的通用IE能力，论文在从易于访问的web源挖掘的大规模异构数据集上对UIE进行预训练。 大规模的预训练UIE模型为知识共享和快速适应新的IE环境提供了坚实的基础，并显著提高了IE在有监督、低资源和few-shot环境中的性能。
与以往将标签视为特定符号的IE研究相比，文本到结构生成范式将标签视为自然语言标记。 表3：端到端IE任务的低资源结果，其中AVE-S（hot）和AVE-R（atio）分别是3个few-shot设置和3个低资源设置的平均性能表3：端到端IE任务的低资源结果，其中AVE-S（hot）和AVE-R（atio）分别是3个few-shot设置和3个低资源设置的平均性能平均性能o）进行了低资源实验。 在few-shot实验中，论文为训练集中的每个实体/关系/事件/情绪类型抽取了1/5/10个句子。 为了避免随机抽样的影响，用不同的样本重复每个实验10次，并将其平均结果报告为之前的工作（Huang等人，2021）。 1） 通过使用有效的SEL语言将IE建模为文本到结构的生成和编码，UIE为IE提供了一个有效的通用架构。 UIE模型在几乎所有数据集和任务上都实现了最先进（SOTA）的性能，即使没有预训练（SEL）。
因此，开发一个通用IE体系结构将非常有益，该体系结构可以统一建模不同的IE任务，自适应预测异构结构，并有效地学习各种资源，论文称之为Universal IE。 3） 通过普遍建模IE任务和使用大规模数据集进行预训练，UIE可以有效地捕获、共享和传输IE能力。 预训练可以同时改进所有任务，尤其是事件和情感知识很少出现在预训练数据集中。 它证明了SEL是IE的一种统一的、跨任务的可迁移结构化表示，它允许UIE在不同的信息提取任务之间共享学习到的能力和信息。
今天为大家介绍一篇好基友 @陆博士 的ACL22论文《Unified Structure Generation for Universal Information Extraction》，这也是中科院和百度联合发布的1篇信息抽取统一建模工作UIE。 我个人还是比较喜欢写一些偏应用的博客，只是这次的一些发现，让我觉得实在比较有趣，就忍不住记录一下。 可是话说回来，我们为什么一定要追求一个所谓的大一统的模型呢，强如transformer，也难以在任何任务上完全取代CNN和RNN的结构，这难道不是由于任务本身的差异性决定的吗。 我们寻求共性，但不应该为了寻求共性而寻求共性，忽视客观存在的差异，诚然一个大一统的模型，可以收获更多的关注和掌声，但认为一切学术研究，终究都要落在应用，应该更加务实。 但是从任务形式上看，我们又不能否认，prompt+text的结构统一了任务的形式，让各个原本我们认为不同的任务，得以一同训练。
例如，将“Steve”和“Apple”关联为Work For关系的Arg1和Arg2。 通过这种方式，不同的IE任务可以分解为一系列原子文本到结构的转换，所有IE模型共享相同的底层发现和关联能力。 例如，实体提取可以被视为发现相应实体类型的提及范围，而事件检测可以被重新表述为发现具有事件类型的触发器范围。 为了与基线系统进行公平比较，论文将生成的字符串级别提取结果映射到模型评估的偏移级别。 具体而言，我们通过在输入序列中逐个找到匹配的话语来重构预测实体/触发器提及的偏移量。
uie: UIE的预训练和微调
過去，Uie曾分享自己為持身材的方法就是多喝水促進代謝，並每天帶便當控制一天總攝取熱量，再搭配游泳、鋼管舞兩項運動來緊實身體線條。 去年年尾，Uie還透過IG分享自己的一系列身體介紹畫報展現出性感自信的魅力，並附文寫道「最愛自己現在的樣子。自己花錢拍的身體介紹照片。」照片中，Uie以中空藍色西裝、白色挖空高衩泳裝造型入鏡，大方露出結實深邃的腹肌線條、緊時腿部線條，重現當年蜜大腿女神風采，超完美曲線令人讚嘆又羨慕。 uie 而後還自爆自己拍完畫報後就因要彌補拍攝前只吃雞胸肉與杏仁維持身材的辛苦，而報復性飲食，導致胖了8公斤。 总之，当时没有沿着这个思路做下去，现在回顾一下感觉非常可惜，怎奈当时刚入行的我，没有什么经验，对自己的直觉也不怎么自信。 20年的时候，看过一个叫做“history embedding”，也就是历史编码的工作，记得好像也是百度团队做的，后来我沿着这个思路也做了一点工作。
由香港SEO公司 featured.com.hk 提供SEO服務