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。 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」。 而Uie自2017合約到期後便將事業重心轉戲劇圈，出演過不少戲劇作品，曾出演《原來是美男》、《黃金彩虹》、《上流社會》、《結婚契約》、《入贅丈夫吳作鬥》、《我唯一的守護者》等作品，還曾獲得百想藝術大賞最佳新人獎。 這次出演《Ghost Doctor》，也獲得大前輩Rain的大力讚賞，在記者會上直誇她背誦劇本能力驚人，能一口氣說出超長台詞。
这验证了所提出的统一预训练算法可以在情感知识很少处预训练阶段的情况下学习通用IE能力。 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。
uie整形: 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
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。 根据官方的提示，果不其然地获取到了不错的结果，这也是prompt这一概念一年前提出到现在，我第一次接触到从应用角度来讲，令我感到惊喜的模型。 但是惊喜之余，仔细揣摩了一番，又感觉这个“大一统”的模型似乎并没有特别新奇之处。
所谓历史编码，就是在编码器的输入侧，加入一个额外的嵌入层，也就是除了token-emb和seg-emb之外，又加了一个history-emb（为什么不提pos-emb，因为pos-emb是在attention的位置），然后有了这样一个embedding层，模型就可以感知到哪些位置已经作为历史论元出现过。 擁有甜美臉蛋、173cm高挑身材的她，曾因結實又修長的腿部線條，被網友封為「國民蜜腿」，也成為After School中最有人氣的成員之一。 但在2017年合約到期後她便轉往演員發展，並陸續推出多部電視劇。 论文在8个NVIDIA uie整形 A100 uie整形 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。
uie整形: 结构化序列生成
到这里我们可以发现，这不就是paddle版本UIE的思路吗。 Two-stage生成prompt，再利用prompt捕获实体之间的关系。 uie整形 与基线相比，预训练模型在大多数数据集中达到了最先进的性能，平均F1提高了1.42%。 论文发现，这种预训练可以有效地缓解token语义的灾难性遗忘，尤其是在SPOTNAME和ASSONAME token上。 於2009年出道至今的Uie，一直以來都皆以絕佳身材比例獲得大眾關注，而她最大的亮點就是擁有一雙「蜜大腿」，不同於其他女星有的纖細長腿，Uie的腿部線條緊實、強壯有力，因此有著「蜜大腿女神」、「國民蜜腿」之稱。
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。
uie整形: 1 实体抽取
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。 其中，擔綱女主角的Uie近日以一身俏麗短裙出席發佈記者會，搭方露出招牌長腿，這也是她自去年年底自爆胖了8公斤後首次公開亮相，好身材一點也看不出變胖的痕跡。 2011年，U-IE在演戲唱歌皆有特別的表現，發行了個人首張數位單曲《U-ie的SokSokSok 》，還在KBS電視劇《烏鵲橋兄弟》中首次擔演女主角，獲得了KBS演技大賞新人獎、百想藝術大賞電視類新人獎。 當時走到哪都有人叫她劇中的名字『白子恩』，讓她感覺彷彿都走不出角色的影子，尤其拍戲的時間與劇組演員長時間聚下來，像是多了很多家人般，所以戲拍完要解散時，也讓她非常依依不捨。 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。
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。 uie整形 此外，SEL中的“：”表示从InfoSpan到其定位或关联名称的映射，两个结构指示器“（”和“）”用于在提取的信息之间形成层次结构。 目前，大多数IE方法都是面向特定任务的，这导致了针对不同IE任务的专用体系结构、独立模型和专用知识源。
uie整形: 通用信息抽取的统一结构生成
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。 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。
- 但是惊喜之余，仔细揣摩了一番，又感觉这个“大一统”的模型似乎并没有特别新奇之处。
- 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。
- 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。
- 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。
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。 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。
uie整形: 1 实验设置
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。 由於許多人都認為UIE和李相侖非常相配，因此兩人分手的消息一傳出，許多粉絲都大嘆可惜。 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。 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。 讲到这里，我们可以发现，UIE这项工作并不是今年一下子提出来的，而是一个积累沉淀的过程，这一系列研究感觉都非常顺应多数人的正常思考逻辑，一脉相承。
由香港SEO公司 https://featured.com.hk/ 提供SEO服務