Feb 20, 2025 · PP-UIE（PaddleNLP’s Pre-trained Universal Information Extraction model）是由百度 PaddleNLP 团队开发的通用信息抽取大模型，专门用于处理中文和英文的命名实体识别（NER）、关系抽取（RE）和事件抽取（EE）任务。

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 ...

为了方便大家使用UIE的强大能力，PaddleNLP借鉴该论文的方法，基于ERNIE 3.0知识增强预训练模型，训练并开源了首个中文通用信息抽取模型UIE。 该模型可以支持不限定行业领域和抽取目标的关键信息抽取，实现零样本快速冷启动，并具备优秀的小样本微调能力，快速适配特定的抽取目标。 2. 应用示例&模型效果. UIE不限定行业领域和抽取目标，以下是一些零样本行业示例： 我们在互联网、医疗、金融三大垂类自建测试集上进行了实验： 0-shot表示无训练数据直接通过 …

今年5月飞桨 PaddleNLP 推出的 UIE是业界首个开源的面向通用信息抽取的产业级技术方案 。 基于 Prompt 思想，零样本和小样本能力强大，已成为业界在信息抽取任务上的首选方案。 UIE面向纯文本信息抽取，而除了纯文本内容外，企业中还存在大量需要从跨模态文档中抽取信息并进行处理的业务场景，例如从 合同、收据、报销单、病历 等不同类型文档中抽取所需字段，进行 录入、比对、审核校准 等操作。

UIE (Universal Information Extraction)：Yaojie Lu等人在ACL-2022中提出了通用信息抽取统一框架UIE。 该框架实现了实体抽取、关系抽取、事件抽取、情感分析等任务的统一建模，并使得不同任务间具备良好的迁移和泛化能力。 为了方便大家使用UIE的强大能力，PaddleNLP借鉴该论文的方法，基于ERNIE 3.0知识增强预训练模型，训练并开源了首个中文通用信息抽取模型UIE。 该模型可以支持不限定行业领域和抽取目标的关键信息抽取，实现零样本快速冷启动，并具备优秀 …

UIE —— 基于 prompt 的指针网络. 3.1 UIE中的 prompt 是什么？ 多头指针网络能够很好的解决实体重叠问题，但缺点在于：不够灵活。 假定今天我们已经通过指针网络训练好了一个提取「机构」、「机构类型」的模型，即将交付时甲方突然提出一个新需求：我们想再多提取一个「机构简称」的属性。 草（一种植物）。 从 2.2 节中的示意图中我们可以看到，每一个实体类型会对应一个单独的网络头。 这就意味着我们不仅需要重标数据，还需要为新属性添加一个新的网络头，即 …

Aug 13, 2024 · UIE (Universal Information Extraction)：Yaojie Lu等人在ACL-2022中提出了通用信息抽取统一框架UIE。 该框架实现了实体抽取、关系抽取、事件抽取、情感分析等任务的统一建模，并使得不同任务间具备良好的迁移和泛化能力。 为了方便大家使用UIE的强大能力，PaddleNLP借鉴该论文的方法，基于ERNIE 3.0知识增强预训练模型，训练并开源了首个中文通用信息抽取模型UIE。 该模型可以支持不限定行业领域和抽取目标的关键信息抽取，实现零样 …

Download the pretrained model pretrained model. Check the model and image pathes in Test_MC.py and Test_MP.py, and then run: To train the model, you need to prepare our dataset. Check the dataset path in Train.py, and then run: If you find PUIE-Net is useful in your research, please cite our paper:

Apr 24, 2023 · 可选择的有 “uie-base”、 “uie-medium”, “uie-mini”, “uie-micro”, “uie-nano”, “uie-m-base”, “uie-m-large”。 multilingual：是否是跨语言模型，用 “uie-m-base”, “uie-m-large” 等模型进微调得到的模型也是多语言模型，需要设置为 True；默认为 False。

5 days ago · In this paper, we propose a unified text-to-structure generation framework, namely UIE, which can universally model different IE tasks, adaptively generate targeted structures, and collaboratively learn general IE abilities from different knowledge sources.