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  • PaddleNLP通用信息抽取模型:UIE【信息抽取{实体关系抽取、中文分词、精准实体标。情感分析等}、文本纠错、问答系统、闲聊机器人、定制训练】


    1. PaddleNLP 一键预测能力 Taskflow API之三大特性
      功能全面

    全场景支持:覆盖NLU和NLG领域十一大经典任务。
    文档级输入:支持文档级输入,解决预训练模型对输入文本的长度限制问题,大大节省用户输入长文本时的代码开发量。
    定制化训练:支持用户使用自己的数据集进行定制化训练,通过自定义路径一键使用定制化训练好的模型。
    简捷易用

    开箱即用,学习成本低,几行代码便可完成调用。
    产业级效果

    聚合众多百度自然语言处理领域自研算法以及社区优秀开源模型,模型效果领先。


    参考资料:
    PaddleNLP通用信息抽取技术UIE【一】产业应用实例:信息抽取{实体关系抽取、中文分词、精准实体标。情感分析等}、文本纠错、问答系统、闲聊机器人、定制训练
    PaddleNLP–UIE(二)–小样本快速提升性能(含doccona标注)
    uie模型微调个人总结
    信息抽取新SOTA: UIE–首个结构化生成式信息抽取预训练语言模型,一统信息抽取四大任务
    信息抽取大一统:百度中科院发布通用抽取模型UIE,刷新13个IE数据集SOTA!

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/u013250861/article/details/125485660
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