NLP专栏简介：数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、可解释性分析、性能调优、模型压缩算法等专栏详细介绍：NLP专栏简介：数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、可解释性分析、性能调优、模型压缩算法等前人栽树后人乘凉，本专栏提供资料：数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、可解释性分析、性能调优、模型压缩算法等项目代码整合，省去你大把时间，效率提升。帮助你快速完成任务落地，以及科研baseline。文末含码源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，完成关系抽取。数据集情

目录UIE-X在医疗领域的实战1.项目背景2.案例简介3.环境准备数据转换5.模型微调6.模型评估7.Taskflow一键部署UIE-X在医疗领域的实战PaddleNLP全新发布UIE-X🧾，除已有纯文本抽取的全部功能外，新增文档抽取能力。UIE-X延续UIE的思路，基于跨模态布局增强预训练模型文心ERNIE-Layout重训模型，融合文本、图像、布局等信息进行联合建模，能够深度理解多模态文档。基于Prompt思想，实现开放域信息抽取，支持零样本抽取，小样本能力领先。项目链接：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP/tree/develop/appl

论文链接:https://arxiv.org/abs/2203.12277背景最近由于业务需要，一直在关注信息抽取领域的一些文章，实验上尝试了BERT+Softmax、BERT+NER以及GlobalPointer等模型，效果都还可以，就是标数据有点费人。所以，想找一些few-shot效果比较好的模型，可以辅助标注。无意间，就发现了这篇论文，尝试做了zero-shot实验，效果很惊人。众所周知，信息抽取通常包含常见的四个子任务:实体抽取、关系抽取、事件抽取以及情感分析等。在过去，因为不同的任务识别的实体、事件类型等等都不一样，所以针对特定的任务要训练特定的模型，定制化较高，不具有通用性。针对这

从UIE模型理解到UIE工业实战UIE:信息抽取的大一统模型原始论文背景信息抽取语言损失函数定义实验与结论结论UIE实战实战一：Paddlenlp之UIE模型实战实体抽取任务【打车数据、快递单】实战二：Paddlenlp之UIE模型实战实体抽取任务【产品型号、品牌、数量等信息识别】UIE:信息抽取的大一统模型原始论文uie论文链接:https://arxiv.org/abs/2203.12277uie项目地址：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP/tree/develop/model_zoo/uie背景之前的信息抽取做法：子任务实体抽取、关系抽取、