cls = Taskflow("zero_shot_text_classification", schema=["中立", "蕴含", "矛盾"])pprint(cls([["一个骑自行车的人正沿着一条城市街道朝一座有时钟的塔走去。", "骑自行车的人正朝钟楼走去。"],["一个留着长发和胡须的怪人，在地铁里穿着一件颜色鲜艳的衬衫。", "这件衬衫是新的。"],["一个...
]# 蕴含推理cls=Taskflow("zero_shot_text_classification",schema=["中立","蕴含","矛盾"])pprint(cls([["一个骑自行车的人正沿着一条城市街道朝一座有时钟的塔走去。","骑自行车的人正朝钟楼走去。"],["一个留着长发和胡须的怪人,在地铁里穿着一件颜色鲜艳的衬衫。","这件衬衫是新的。"],["一个...
采用第二种方式下载UTC模型文件过程如下:首先启动AI Studio项目并且安装对应版本的PaddleNLP包,然后实例化zero_shot_text_classification任务Taskflow对象。该过程会自动从模型仓库拉取相应的模型文件(模型参数文件、模型配置文件、词表等)。模型文件将自动保存到PaddleNLP工作目录(/home/aistudio/.paddlenlp)中,UTC模型相关...
说明:0-shot 表示无训练数据直接预测,1-shot 表示每个标签基于1条标注数据进行模型微调。 快速使用 UTC PaddleNLP 结合文心 ERNIE,基于 UTC 技术开源了首个面向通用文本分类的产业级技术方案。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...
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轻定制功能(标注少量数据进行模型微调)以进一步提升效果。下面通过来往内地通行证(非中国籍)的例子展示如何通过5条训练数据进行UIE模型微调 代码结构: paddleNLP x2.6 uie微调官方文档 ...
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-...
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轻定制功能(标注少量数据进行模型微调)以进一步提升效果。下面通过报销工单信息抽取的例子展示如何通过5条训练数据进行UIE模型微调。 代码结构: ├── utils.py # 数据处理工具 ├── model.py # 模型组网脚本 ├...
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轻定制功能(标注少量数据进行模型微调)以进一步提升效果。下面通过报销工单信息抽取的例子展示如何通过5条训练数据进行UIE模型微调。
text2text_generation.py text_classification.py text_correction.py text_feature_extraction.py text_generation.py text_similarity.py text_summarization.py utils.py word_segmentation.py zero_shot_text_classification.py trainer transformers trl utils ...
text_classification hierarchical/deploy paddle_serving README.md predictor README.md triton_serving README.md multi_class/deploy/triton_serving README.md multi_label/deploy paddle_serving README.md predictor README.md triton_serving README.md zero_shot_text_classification/...