想了解用户的评价究竟是“真心夸赞”还是“阴阳怪气”?
想快速从多角色多事件的繁杂信息中剥茧抽丝提取核心内容?
想通过聚合相似事件准确地归纳出特征标签?
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想了解UIE技术在产业中的实战落地经验?通用信息抽取技术UIE产业案例分享来了!
近期Prompt范式备受关注。实际上,Prompt思想在产业界已经有了一些成功的应用案例。由中科院软件所和百度共同提出了大一统诸多任务的通用信息抽取技术UIE(Universal Information Extraction)。基于Prompt思想,将希望抽取的 Schema 信息转换成“线索词”(Schema-based Prompt)作为模型输入的前缀,使得模型理论上能够适应不同领域和任务的Schema信息,并按需抽取出线索词指向的结果,从而实现开放域环境下的通用信息抽取。在实体、关系、事件和情感等4个信息抽取任务、13个数据集的全监督、低资源和少样本设置下,UIE均取得了SOTA性能[1]。
2022年12月,PaddleNLP以UIE为训练底座,在大量情感分析数据集上进一步训练,增强了模型对于情感知识的处理能力,推出基于UIE的情感分析方案(下表简写UIE-senta)[6],覆盖句子级情感极性分类、属性抽取、观点抽取、属性级情感极性分类等多项情感任务,且解决了属性聚合和隐性观点抽取难题,并提供情感分析结果可视化能力。
图:UIE 系列模型介绍
来自云南能投财务服务有限公司和黑蚁资本的两位讲师将带来精彩课程,解析UIE技术在多领域的应用场景,分享落地实战经验。
2月28日、3月1日,飞桨直播间、B站直播间,两场连播,不见不散!
课程介绍
图:黑蚁资本基于UIE开发了用户评论洞察系统
技术拓展——文心大模型
随着数据井喷、算法进步和算力突破,效果好、泛化能力强、通用性强的预训练大模型(以下简称“大模型”),成为人工智能发展的关键方向与人工智能产业应用的基础底座。
文心大模型源于产业、服务于产业,是产业级知识增强大模型,涵盖基础大模型、任务大模型、行业大模型,大模型总量达36个,并构建了业界规模最大的产业大模型体系。文心大模型配套了丰富的工具与平台层,包括大模型开发套件、API以及内置文心大模型能力的EasyDL和BML开发平台。百度通过大模型与国产深度学习框架融合发展,打造了自主创新的AI底座,大幅降低了AI开发和应用的门槛,满足真实场景中的应用需求,真正发挥大模型驱动AI规模化应用的产业价值。
从技术研发到落地应用,大模型的发展已经进入产业落地的关键期,欢迎前往文心大模型官网了解详情。
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参考
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