步骤详解 1. 安装 PaddleNLP 首先,你需要安装 PaddleNLP。可以通过 pip 安装,如下所示: pipinstallpaddlenlp 1. 这条命令将 PaddleNLP 安装到你的 Python 环境中。 2. 准备数据集 在这里,我们需要准备一个适用于 UIE 训练的数据集。你可以创建一个 CSV 文件,格式如下: 然后,可以使用 pandas 来加载它: impo...
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Paddlenlp之UIE模型实战实体抽取任务【打车数据、快递单】0.背景介绍 本项目将演示如何通过小样本样本进行模型微调,快速且准确抽取快递单中的目的地、出发地、时间、打车费用等内容,形成结构化信息。辅助物流行业从业者进行有效信息的提取,从而降低客户填单的成本。 数据集情况: waybill.jsonl文件是快递单信息数据集: ...
近期,PaddleNLP基于通用信息抽取技术UIE开源的情感分析能力覆盖以上基础功能,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,帮助用户快速分析业务数据。此外,基于UIE的技术方案小样本能力强悍 ,仅需标注几条数据即可获得大幅效果提升。 项目地址 github.com/PaddlePaddle 多位开发者已使用这部分能力。
3.快递单信息抽取【三】--五条标注数据提高准确率,仅需五条标注样本,快速完成快递单信息任务 1)PaddleNLP通用信息抽取技术UIE【一】产业应用实例:信息抽取{实体关系抽取、中文分词、精准实体标。情感分析等}、文本纠错、问答系统、闲聊机器人、定制训练 2)PaddleNLP--UIE(二)--小样本快速提升性能(含doccona标注)...
Paddlenlp之UIE模型实战实体抽取任务【打车数据、快递单】 项目连接:百度AIstudio直接fork我的项目就可以复现 Paddlenlp之UIE分类模型【以情感倾向分析新闻分类为例】含智能标注方案) 0 前言 首先回顾上一个项目: Paddlenlp之UIE模型实战实体抽取任务【打车数据、快递单】 ...
>>> from paddlenlp import Taskflow >>> schema = ['情感倾向[正向,负向]'] >>> senta = Taskflow("sentiment_analysis", model="uie-senta-base", schema=schema) >>> print(senta('没有想象的那么好,手感偏薄,也没那么丝滑')) [2023-02-13 10:16:17,888] [ INFO] - We are using <class...
PaddleNLP情感分析方案以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。下表展示了通用UIE模型uie-base和情感知识增强的UIE模型uie-senta-base在属性级情感分析任务上的效果对比。在情感分析任务上,更推荐使用uie-senta-base。 实验2 为了满足精度-性能兼顾的需求,PaddleNLP开源出了...
一、UIE模型简介 UIE模型是PaddleNLP提供的一个用于信息抽取的预训练模型,它采用联合学习的方式,能够同时处理多种类型的信息抽取任务,如命名实体识别、关系抽取等。该模型通过在大规模语料库上进行预训练,掌握了丰富的语言知识和信息抽取技能,为后续的微调工作打下了坚实的基础。 二、微调前的准备工作 在进行UIE模型微...
PaddleNLP UIE 简介 PaddleNLP是百度基于PaddlePaddle框架开发的自然语言处理库,提供了丰富的预训练模型和API,支持多种NLP任务。其中,UIE(Universal Information Extraction)模型是一种通用信息抽取模型,能够识别文本中的实体、关系等关键信息,适用于多种领域的数据处理。 PaddleOCR 简介 PaddleOCR是百度基于PaddlePaddle开发的...