corrector=Taskflow('text_correction')corrector(['人生就是如此,经过磨练才能让自己更加拙壮','遇到逆竟时,我们必须勇于面对'])[{'source':'人生就是如此,经过磨练才能让自己更加拙壮','target':'人生就是如此,经过磨练才能让自己更加茁壮','errors':[{'position':18,'correction':{'拙':'茁'}}]},{'s...
(2)center_loss:接收一个来自于最后一个隐藏层的输出和目标标签作为输入,返回损失值。为每一个类别提供一个类别中心,计算mini-batch中每个样本与对应类别中心的距离的平均值作为center loss。 paddle.fluid.layers.center_loss(input,label,num_classes,alpha,param_attr,update_center=True) 计算公式为: 示例: impo...
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对于简单的抽取目标可以直接使用paddlenlp.Taskflow实现零样本(zero-shot)抽取,对于细分场景我们推荐使用定制训练(标注少量数据进行模型微调)以进一步提升效果。 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: 金融医疗互联网 0-shot 5-shot 0-shot 5-shot uie-base (12L768H) 46.43 70.92 71.83 uie-...
今天我们来一起看看基于paddle nlp中taskflow开箱即用的能力有哪些。第一步先升级aistudio中的paddlenlp 保持最新版本。 In [19] pip install -U paddlenlp Looking in indexes: https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple Requirement already satisfied: paddlenlp in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/...
PaddleNLP Taskflow介绍 paddlenlp.Taskflow是旨在提供开箱即用的NLP预置任务,覆盖自然语言理解与自然语言生成两大核心应用,在中文场景上提供产业级的效果与极致的预测性能。 任务清单 当前paddlenlp.Taskflow支持以下任务,本文用到的文本纠错是其中一种。 | 自然语言理解任务 | 自然语言生成任务 | | :-- | --- |...
如下图所示,通过PaddleNLP Taskflow,只需要一行代码,传入任务名称即可自动选择最优的预置模型,并且以极致优化的方式完成推理,开发者可以方便地集成到下游的应用中。 图:Taskflow使用示意图 https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP/blob/develop/docs/model_zoo/taskflow.md ...
对于简单任务，通过调用 paddlenlp.Taskflow API ，仅用三行代码即可实现零样本（Zero-shot）通用文本分类，可支持情感分析、意图识别、语义匹配、蕴含推理等各种可转换为分类问题的 NLU 任务。仅使用一个模型即可同时支持多个任务，便捷高效！from pprint import pprint from paddlenlp import Taskflow # 情感分析 cls =...
我们可以使用PaddleNLP Taskflow API提供的开箱即用、适配多场景的开放域通用信息抽取工具 Taskflow("information_extraction") ,一键完成简历中常用实体信息的抽取。 代码地址: 关注微信公众号 datayx 然后回复简历即可获取。 1.3 Taskflow API文档抽取 2023.1.12发布的PaddleNLP v2.5在产业信息抽取应用上的一个重大更新...
CPM [2]，参数规模26亿，预训练中文数据达 100GB。简捷易用 通过调用 PaddleNLP 的 Taskflow API，传入任务名称即可自动选择最优的预置模型，并且以极致优化的方式完成推理。话不多说，大家访问 GitHub 亲身体验吧下✨：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP/blob/develop/docs/model_zoo/taskflow.md ...