1.【信息抽取】UIE——基于prompt的信息信息信息抽取模型（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。抽取抽通过例子理解，源码源码例如从"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。信息信息宁夏和山西源码

       命名实体识别（NER）是抽取抽提取词语级别的实体任务，而关系抽取（RE）则更进一步，源码源码源码个人关注实体之间的信息信息关系。序列标注（Sequence Labeling）方法通过为文本中的抽取抽每个词分配类别标签，来实现信息抽取。源码源码

       序列标注面临实体重叠问题，信息信息指针网络（Pointer Network）通过为每个实体单独预测解决此问题。抽取抽它设计多头网络，源码源码为每个实体分别预测起始和结束位置，信息信息-77源码确保实体重叠问题得到解决。抽取抽

       UIE（基于prompt的源码源码指针网络）旨在提供更灵活的信息抽取方式。它通过引入prompt参数，源码 sou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undo 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。