1.【NLP】基于神经网络PCNN（Piece-Wise-CNN）的自然自关系抽取模型
2.Prompt应用——信息抽取（NER & RE）任务
3.基于Label studio实现UIE信息抽取智能标注方案，提升标注效率！语言源码语言源码
4.自然语言处理技术有哪些
5.UIE信息抽取模型之评论观点情感分析小样本微调实战

【NLP】基于神经网络PCNN（Piece-Wise-CNN）的关系抽取模型

       关系抽取作为信息抽取的核心任务，对构建知识库和理解文本至关重要，抽取抽广泛应用于问答、自然自文本理解等自然语言处理任务。语言源码语言源码隐藏菜单源码下载主要分为实体间关系抽取（二元关系抽取）和更复杂的信息信息关系抽取（多元、文档、抽取抽多模态、自然自嵌套关系抽取）。语言源码语言源码

       关系抽取方法主要分为基于监督学习、信息信息半监督学习、抽取抽远程监督的自然自学习方式。监督学习方法包括Pipeline和Joint Model；半监督学习主要利用有限的语言源码语言源码标注数据训练模型；远程监督则依赖于大量未标注数据，通过知识图谱进行回标，信息信息但存在噪音数据的问题。

       针对领域限制，关系抽取分为限定领域和开放领域，限定领域通常预先定义关系类别，采用基于监督学习的方法；开放领域则需要模型在未定义关系类别的情况下进行开放式实体三元组抽取。

       传统关系抽取方法通过编写规则确保准确性，但召回效果有限，且需要人工总结归纳。随着深度学习的发展，关系抽取模型不断优化，以提高效率和准确性。

       Distant Supervision for Relation Extraction via Piecewise Convolutional Neural Networks（PCNN）是关系抽取领域的一个重要模型，用于解决无标注数据关系抽取的问题。论文提出使用Multi-Instance Learning（MIL）方法处理样本，构建bag级别的目标函数，以减轻标签噪音问题。此外，解密器源码论文对传统CNN模型进行改进，通过分段最大池化（Piecewise Max Pooling）提取更丰富的句子特征，提高模型性能。

       模型主要分为四个模块：向量表示、卷积、分段最大池化和softmax输出。向量表示阶段，文本转为低维向量，结合预训练词向量和位置特征，以捕捉实体间相对位置信息。卷积计算用于提取特征，分段最大池化通过将卷积结果划分并取最大值，提取更丰富的结构特征。最后，通过softmax层输出各类关系的概率分数。

       MIL方法在训练过程中设计目标函数，用于区分bag而不是实例，通过交叉熵损失函数量化模型性能。实验结果表明，PCNNs+MIL模型在查准率和查全率上显著优于其他方法，表明使用卷积神经网络作为特征抽取器，可以有效降低人工特征引入的误差。分段最大池化方法相较于普通最大池化效果更优，证明了其在特征提取上的优势。多实例学习的引入也提高了模型性能，缓解了远程监督引入的错误问题。

       总的来说，PCNN模型结合MIL方法在限定域的关系抽取中展现出较好的性能，通过减少人工特征提取和优化标注数据使用，达到了当时的先进水平。然而，箱体低吸源码多实例学习方法在信息损失方面仍有改进空间。

Prompt应用——信息抽取（NER & RE）任务

       本文探讨了prompt范式在具体下游任务中的应用，特别是命名实体识别（NER）与关系抽取（RE）任务。以下内容将详细解析prompt在这些任务上的应用方式及其相关研究。

       一、prompt在命名实体识别任务的应用

       在NER任务中，prompt应用主要通过构建模板来辅助识别文本中的实体。如“Template-Based Named Entity Recognition Using BART”一文介绍的模型，采用一个encoder-decoder架构，其中encoder端接收原始序列作为输入，而decoder端则接收构建的模板作为输入和目标序列。模板中包含需要填充的slot，对于不属于实体的span则使用正例和负例模板进行训练。训练时，需要枚举所有可能的span（最大长度限制为8），并基于模板预测实体类型。在推理阶段，同样枚举所有span，通过模板对预测结果进行打分，选择分数最高的实体类型。这种方式输出为自然语言句子，而非具体标签，利于在不同领域进行迁移学习。

       “Simple Demonstration-based Learning for Low-resource NER”提出了一种基于检索样例构建模板的方法，旨在解决之前模板构建需要枚举所有可能span的问题，同时考虑不同span标签间的相互依赖关系，通过构建实体样例和句子样例，为模板构建提供了更有效的支持。基于实体类型的样例选择策略包括随机选择、选择出现频率最高的实体以及验证集分数最高的标签组合。基于句子的公共服务模块源码样例则通过召回语义相似的句子作为参考。

       “Template-free Prompt Tuning for Few-shot NER”提出了一种无需模板的方法，通过EntLM（Entity-oriented LM）fine-tuning将NER任务重构为一个语言模型任务，简化了预训练与微调之间的差距。该方法仅需一次解码即可获得句子中的所有标签，效率提升显著。

       二、prompt在关系抽取任务的应用

       在关系抽取领域，研究如“PTR: Prompt Tuning with Rules for Text Classification”提出了一种使用逻辑规则构建prompt的策略，结合规则与自动生成的prompt进行文本分类。该方法通过定义条件函数，判断实体与关系的属性，构建适用于关系抽取的prompt。通过使用CE loss和KE loss联合优化，将知识注入到prompt模板设计和答案空间构建中，增强模型在小样本场景下的表现。

       “Knowledge-aware Prompt-tuning for Relation Extraction”进一步探讨了知识增强的即时调优方法，通过在prompt模板和答案空间中注入实体类型与关系之间的语义知识，使用连续性prompt编码丰富的语义信息。通过CE loss与KE loss的联合优化，对实体类型、关系类型进行初始化，增强模型对实体位置和类型信息的敏感性，同时利用知识嵌入改进答案词的初始化，提升模型在关系抽取任务上的性能。

       这些应用展示了prompt范式在NER与RE任务上的潜力与创新，通过模板构建、规则应用与知识注入等策略，提高了模型在小样本场景下的泛化能力，为文本理解领域的任务提供了有效解决方案。

基于Label studio实现UIE信息抽取智能标注方案，提升标注效率！link源码编译教程

       本次项目主要探讨基于半监督深度学习的智能标注方案，提升标注效率，相对于人工标注，智能标注具有更高的效率、精度、灵活性和适用性。智能标注方案包括自然语言处理信息抽取智能标注、Label Studio数据标注、模型微调、智能标注（含自动训练）以及模型部署。

       首先，介绍使用uie-base预训练模型进行命名实体识别，效果良好，大多数命名实体被识别，但仍有部分实体未识别和误识别的问题。通过标注少量数据对模型进行微调，可提升识别效果。

       在手动标注后，通过Label Studio进行数据标注。本地端安装并使用label-studio进行标注，上传数据集。详细环境配置在终端执行pip安装命令，运行命令行在浏览器打开网址进行标注。

       实体抽取任务标注包括填写项目名称、描述。数据转换使用脚本将label studio数据文件格式转换为doccano格式，进行模型微调。模型微调的步骤涉及数据转换、脚本执行和模型评估，结果展示和debug模式输出示例。

       基于条标注数据进行模型微调后，效果有所提升。利用Label Studio进行智能标注，包含自动训练，查看预标注数据，必要时进行修改。

       模型部署包括UIE Python端的部署流程和Serving服务编写。使用FastDeploy提供的预编译库或自行编译，确保NVIDIA驱动和基础软件已安装，进行GPU部署。编写predictor.py文件直接在后续使用。

       项目总结，目前使用的UIE码源为前版本，最新官网更新训练升级API，后续将优化项目。对容器技术了解有限，使用时参考现有资源。更多详情请访问Label Studio官网。

       项目链接：人工智能知识图谱之信息抽取：基于Labelstudio的UIE半监督深度学习的智能标注方案(云端版)，提效。

自然语言处理技术有哪些

       自然语言处理技术主要包括信息抽取、文本分类、文本生成、语义分析等方面。

       信息抽取是自然语言处理中的一项重要技术，它能够从大量的文本数据中提取出关键的信息。例如，在新闻报道中，信息抽取技术可以自动识别和提取出事件的时间、地点、人物等关键要素，便于用户快速了解新闻的核心内容。这种技术在智能问答系统中也发挥着重要作用，能够帮助系统准确理解用户的问题并提取出关键信息，从而给出更加精准的答案。

       文本分类是指将文本数据按照一定的规则或标准划分为不同的类别。这种技术常用于垃圾邮件过滤、情感分析、新闻分类等场景。例如，在垃圾邮件过滤中，文本分类技术可以通过分析邮件的文本内容，自动判断其是否为垃圾邮件，从而帮助用户过滤掉无用的信息。在情感分析中，文本分类技术可以识别文本所表达的情感倾向，如正面、负面或中性，为企业了解消费者态度提供有力支持。

       文本生成是自然语言处理的另一重要分支，它能够将结构化的数据或非结构化的文本转化为自然语言文本。这项技术在智能写作助手、语音识别后文本输出等方面具有广泛应用。例如，在智能写作助手中，用户只需提供简单的指令或关键词，文本生成技术就能够生成通顺、连贯的文章或段落，极大地提高了写作效率。

       语义分析则致力于理解文本的深层含义和上下文关系。通过语义分析，计算机能够更准确地把握文本的主旨、意图以及词与词之间的关系。这种技术在搜索引擎优化、智能推荐系统等领域发挥着关键作用。例如，在搜索引擎中，语义分析技术可以帮助用户找到与其搜索意图更为匹配的网页结果，提升搜索体验。

       自然语言处理技术正日益成为连接人类与机器的桥梁，它们在各个领域的应用不断扩展和深化，为我们的生活和工作带来了前所未有的便利。

UIE信息抽取模型之评论观点情感分析小样本微调实战

       信息抽取作为自然语言处理领域的重要分支，专注于将文本中的非结构化信息转化为结构化数据，从而方便后续的检索、统计和相似度计算等任务。随着深度学习的兴起，采用深度学习进行信息抽取已逐渐成为主流范式。然而，不同任务（如关系抽取和事件抽取）的输出存在差异，这促使研究人员设计出专门的模型以适应不同任务的需求。UIE（Unified Structure Generation for Universal Information Extraction）模型的出现，则旨在通过一个统一的框架实现各种信息抽取任务，实现信息抽取的“大一统”。UIE模型基于预训练和小样本微调策略，展现出在大语料库上的良好表现以及在小样本训练上的出色效果。

       UIE模型的核心思想是利用基于Schema的SSI（Structural Schema Instructor）生成一种结构化抽取语言（SEL），具体分为三个步骤：

       1. SSL作为指导模型的prompt，指示模型执行何种信息抽取任务。

       2. 不同任务的输出结果以特定的SEL形式呈现。

       3. 模型通过Seq2Seq句式生成式模型，将SSL和输入文本共同作为输入，生成SLE。

       虽然原版UIE采用句子生成式训练，但也可以结合抽取式（MRC）方法和后续处理，实现SLE的生成。百度PaddleNLP开源的UIE实例就是基于抽取式进行训练的。

       细粒度情感分析是一个关键任务，旨在识别句子在特定维度的情感极性。例如，判断“这家餐厅的环境还不错，但菜做的不怎么样”中的“环境”、“菜”维度及其相应的情感极性。这一任务与信息抽取任务紧密相关，在舆情分析、用户评论分析等领域具有广泛应用。接下来，我们将使用基于ERNIE3.0训练的百度PaddleNLP开源UIE进行细粒度文本分类实战。

       实战步骤如下：

       1. 数据标注：使用doccano开源工具对条数据进行关系抽取式的标注，具体包括评价维度、观点词和它们之间的关系。

       2. 数据预处理：将标注数据导入并使用自定义脚本进行预处理，转换成抽取式任务所需的训练数据格式。

       在数据处理后，模型输入与输出示例如下：

       输入："值得囤的一款面膜，价格实惠，肤感也不错" + "评价维度"，输出："肤感"在句子序列中的索引（, ]）。

       输入："值得囤的一款面膜，价格实惠，肤感也不错" + "肤感的情感倾向[正向, 负向]"，输出："正向"在句子序列中的索引（-4, -2]）。

       接着，利用预训练的UIE模型进行微调，通过调整学习率、批次大小、最大序列长度等参数，模型在训练过程中表现为损失函数下降、F1值上升。

       微调后的UIE模型成功抽取出了新样本中的关键信息，如“肤感”、“成分”、“保湿效果”的情感极性，验证了模型在小样本训练情况下对特定信息的高效抽取能力。

       总结来看，UIE模型不仅在信息抽取任务上实现了大一统，更展示了在小样本训练上卓越的性能，为自然语言处理领域带来了新的突破。百度官方的测试结果表明，UIE在不同领域通过小样本微调能够显著提升模型性能，尤其是金融、医疗和互联网领域，只需少量标注数据即可实现指标提升%-%。这表明，UIE模型在实际应用中具有广阔潜力，预示着深度学习正朝着构建统一且高效的信息抽取框架的方向发展。