1.【信息抽取】UIE——基于prompt的信息抽取模型（附源码）

【信息抽取】UIE——基于prompt的信息抽取模型（附源码）

       信息抽取是NLP任务中的一个常见模块，旨在从自然文本中提取关键信息结构。通过例子理解，例如从"新东方烹饪学校在成都"中提取"新东方烹饪学校"与"成都"作为实体。sasa源码

       命名实体识别（NER）是提取词语级别的实体任务，而关系抽取（RE）则更进一步，代理群管理源码关注实体之间的关系。序列标注（Sequence Labeling）方法通过为文本中的每个词分配类别标签，来实现信息抽取。

       序列标注面临实体重叠问题，指针网络（Pointer Network）通过为每个实体单独预测解决此问题。它设计多头网络，为每个实体分别预测起始和结束位置，资金均线源码确保实体重叠问题得到解决。

       UIE（基于prompt的指针网络）旨在提供更灵活的信息抽取方式。它通过引入prompt参数，认证查询表单源码允许模型在输入时激活与特定实体类型相关的参数，从而实现不同实体的抽取任务。此方法解决了模型结构随实体类型变化而变化的换手之变指标源码问题，同时可以高效处理实体关系抽取任务。

       UIE的实现相对简洁，主要包含构建起始层和结束层，以及计算损失函数（BCE Loss）以优化模型。通过这种机制，UIE不仅简化了模型结构的调整，还提高了任务处理的灵活性和效率。

       完整源码可供查阅，实现了一个高效且灵活的信息抽取解决方案，UIE展示了在信息抽取领域的创新与进步。