uie整形7大優點

今天为大家介绍一篇好基友 @陆博士 的ACL22论文《Unified Structure Generation for Universal Information Extraction》，这也是中科院和百度联合发布的1篇信息抽取统一建模工作UIE。 即便我不认为UIE在思想和结构上不具有非常强的创新性，但是我仍然认为这是一项很了不起的工作，尤其是做了大量的预训练实验，这些工作都是非常有价值的。 并且，UIE也实实在在地为广大NLP研究者提供了一个务实的、好用的、快捷的工具，这似乎是与paddleNLP长期以来的追求吧（在这一方面不得不说paddle的taskflow比transformers的pipeline要更实用一些）。 可是话说回来，我们为什么一定要追求一个所谓的大一统的模型呢，强如transformer，也难以在任何任务上完全取代CNN和RNN的结构，这难道不是由于任务本身的差异性决定的吗。 我们寻求共性，但不应该为了寻求共性而寻求共性，忽视客观存在的差异，诚然一个大一统的模型，可以收获更多的关注和掌声，但认为一切学术研究，终究都要落在应用，应该更加务实。

基于以上观察，论文提出了UIE，这是一种统一的文本到结构生成架构，它可以通用地建模不同的IE任务，自适应地生成目标结构，并从不同的知识源协作学习通用的IE能力。 具体来说，为了对异构IE结构进行建模，论文设计了一种结构提取语言（SEL），该语言可以有效地将不同的IE结构编码为统一的表示，从而可以在相同的文本到结构生成框架中对各种IE任务进行通用建模。 为了自适应地为不同的IE任务生成目标结构，论文提出了结构模式指导器（SSI），这是一种基于模式的提示机制，用于控制UIE中要发现的内容、要关联的内容以及要生成的内容。 为了学习UIE的通用IE能力，论文在从易于访问的web源挖掘的大规模异构数据集上对UIE进行预训练。 大规模的预训练UIE模型为知识共享和快速适应新的IE环境提供了坚实的基础，并显著提高了IE在有监督、低资源和few-shot环境中的性能。 在本文中，论文提出了一个统一的文本到结构生成框架，即UIE，它可以通用地建模不同的IE任务，自适应地生成目标结构，并从不同的知识源协作学习通用的IE能力。

uie整形: 1 用于统一结构编码的结构化提取语言

所以，并不是论文与代码货不对板，而是我们在paddle的taskflow中看到的uie，与论文中的uie，是两个不同的东西，可以看做是一个快捷调用的应用。 毕竟，推广一个工作最快的方式，还是开放给大家一个快捷有效的应用吧。 前段时间百度推出的UIE模型在各个NLP相关的公众号刷屏，基本上都是以“大一统”的字眼进行介绍的，出于好奇，我也安装了paddle，体验了一把这个模型。 根据官方的提示，果不其然地获取到了不错的结果，这也是prompt这一概念一年前提出到现在，我第一次接触到从应用角度来讲，令我感到惊喜的模型。 uie整形 但是惊喜之余，仔细揣摩了一番，又感觉这个“大一统”的模型似乎并没有特别新奇之处。 其次，通过使用每个实体在维基百科中的锚文本及其入口页面中最常见的前3个名词短语来收集对每个实体的提及（Li等人，2010）。

1） 论文提出了UIE，这是一种统一的文本到结构生成体系结构，它可以通用地建模不同的IE任务，自适应地生成目标结构，并从不同的知识源协作学习通用的IE能力。 首先对于关系抽取和事件抽取这两项任务，我认为其本质上并没有太大的差异，其差别在于触发词作为实体的特殊性，如果两个事情本身就是一致的，它们之间的统一，也谈不上是“大”一统吧。 与以往IE研究侧重于开发更有效的任务专用模型相比，论文旨在在统一的文本到结构框架中对各种IE任务进行通用建模，这将大大有利于IE系统的快速开发、有效的知识共享和快速适应。 我们发现，基于模式的提示可以：1）有效地指导UIE的SEL生成，从而将通用IE能力转移到新的IE任务中；2） 自适应地控制要发现、关联和生成的内容，以便跨不同标签和任务更好地共享语义知识。 首先，由于IE任务的多样性，有许多不同的目标结构需要提取，例如实体、关系、事件等。

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由於許多人都認為UIE和李相侖非常相配，因此兩人分手的消息一傳出，許多粉絲都大嘆可惜。 我个人还是比较喜欢写一些偏应用的博客，只是这次的一些发现，让我觉得实在比较有趣，就忍不住记录一下。 uie整形 但是从任务形式上看，我们又不能否认，prompt+text的结构统一了任务的形式，让各个原本我们认为不同的任务，得以一同训练。 讲到这里，我们可以发现，UIE这项工作并不是今年一下子提出来的，而是一个积累沉淀的过程，这一系列研究感觉都非常顺应多数人的正常思考逻辑，一脉相承。 到这里我们可以发现，这不就是paddle版本UIE的思路吗。

但Uie卻曾在節目中自曝有段時期因身材不夠纖細而感到困擾，為此更實行每天只吃一餐的極端控食法長達八年，還一度以過於消瘦的模樣出現在電視作品裡，令粉絲擔心不已。 在风力产生期间，公海波振幅的表面波和斯托克斯漂移在波传播方向上增加，这意味着斯托克斯漂移是发散的，因此，需要从海浪层下方向海面提供质量。 风产生的波浪的波影响深度可以达到光亮区以下，因此养分可以被吸收到阳光下，生物活性得到增强，全球变暖得到改善。 用于浅水的第三种方法是铰接并固定在底部并通过的表面波使桨运动。 关系严格：具有严格匹配的关系，如果一个关系的关系类型正确，并且所提到的相关实体的偏移量和实体类型正确，则该关系是正确的。 粉絲如雪花般湧進的慰問訊息，似乎引起Uie關注，只見她昨日馬上發文解釋，一開頭就向擔心的粉絲道歉，Uie透露自己其實過得非常好，不僅去見了想見的朋友，還久違的去放鬆旅行，最後再強調最近過得很幸福，希望粉絲不要太擔心她，更表示會持續分享近況給粉絲，相當貼心。

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不僅如此，網友更翻出Uie近期的照片，發現她從去上月開始，體重似乎就開始狂降，以前圓潤可愛的臉型，頓時消風，凹陷的臉頰快讓人認不出來，鎖骨甚至瘦到明顯突起，讓粉絲相當擔心女神的身體狀況。 雖然胖了8公斤，但無論是出席記者會，還是在《Ghost Doctor》中的模樣都依舊纖細好看，完全沒有發福的痕跡。 過去，Uie曾分享自己為持身材的方法就是多喝水促進代謝，並每天帶便當控制一天總攝取熱量，再搭配游泳、鋼管舞兩項運動來緊實身體線條。 去年年尾，Uie還透過IG分享自己的一系列身體介紹畫報展現出性感自信的魅力，並附文寫道「最愛自己現在的樣子。自己花錢拍的身體介紹照片。」照片中，Uie以中空藍色西裝、白色挖空高衩泳裝造型入鏡，大方露出結實深邃的腹肌線條、緊時腿部線條，重現當年蜜大腿女神風采，超完美曲線令人讚嘆又羨慕。 uie整形 而後還自爆自己拍完畫報後就因要彌補拍攝前只吃雞胸肉與杏仁維持身材的辛苦，而報復性飲食，導致胖了8公斤。 NO.9 周元：U-IE在學校一直都很努力，有著很好的學習態度，當我得知將與她合作時，非常的高興。

然后，对于每个提及，通过将其链接到其Wikidata项的类型来识别其实体类型。 对于每个维基百科页面，我们将文本分成句子6，并过滤掉没有实体的句子。 最初從女團After School出道，並成功轉型演員的Uie，近期於奇幻醫療喜劇《Ghost Doctor》擔綱女主角回歸螢光幕前。 Uie擁有高挑身材、秀氣外表以及緊實健美的雙腿，憑著健康性感形象擄獲大批粉絲，更被封為「蜜大腿女神」、「國民蜜腿」，雖然如此，卻曾歷經一段極端控食期，之後才學會看淡外界聲音，而在去年年中Uie也發布系列照，自信秀出密大腿，並附文寫道「最愛現在的自己」。

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而且pipline结构下，连续几个bert-base的编码器也是挺重的，所以后来也没有再沿着这个思路继续做下去。 但是现在有了各种蒸馏的小模型，以及long-former等一众处理长序列的预训练模型，这些问题都已经不是问题，看看如今UIE发布的几个模型，从base到small，micro，nano，模型甚至可以应用到移动端。 我们可以看到，SEL的优点是：1）统一编码不同的IE结构，因此不同的IE任务可以建模为相同的文本到结构生成过程；2） 高效地表示同一结构中句子的所有提取结果，可以自然地进行联合提取；3） 生成的输出结构非常紧凑，大大降低了解码的复杂度。 3） 论文通过统一的预训练算法对大规模文本到结构生成模型进行预训练。

而擔綱女主角的Uie在劇中飾演神經外科專科醫生張世真，是名與哥哥不睦的集團會長女兒，預測將會與Rain有不少對手戲。 NO.13 uie整形 韩政秀：KBS2超人气水木剧《推奴》中以名品腹肌著称的“崔将军”韩政秀，他选择的理想型是女子组合成员昭熙、U-IE、佳人。 韩政秀出演“朴秀宏 崔媛贞的余裕满满”，表示“想找到好的人，理想型是Wonder Girls的昭熙、After School的U-IE和Brown Eyed Girls的佳人。 NO.7 劉在錫：李孝利暴露“劉在錫，非常喜歡After School的U-IE ”“劉在錫不光是對女子IDOL組合成員的每一個的特徵都知道，只要一有空就聊女子IDOL的事情”。 她特別附帶道“喜歡After School的U-IE，藝能節目拍攝過程中獨自為U-IE鼓掌”，引發了錄影現場的爆笑。

uie整形: 通用信息抽取的统一结构生成

在本节中，将描述如何在统一的文本中共同制定、学习和执行各种IE任务，以构建生成架构（UIE）。 具体而言，我们首先设计结构化提取语言（SEL）来统一编码异构提取结构，即将实体、关系、事件编码为统一表示。 然后，论文描述了结构模式指导器（SSI），这是一种基于模式的提示机制，用于控制UIE模型，以便为不同的提取设置发现、关联和生成哪个模型。

既然可以成功地根据触发词和论元类型构造prompt抽取事件，那么，是否也可以根据主语和关系类型抽取关系呢？ 该模型可以利用prompt抽取关系，只是效果上在当时比不上casrel等关系抽取模型。 1）通过使用基于模式的提示指导生成，SSI是自适应控制提取内容的有效方法。 与不带SSI的UIE模型相比，配备SSI的UIE在n-shot和n-ratio实验中平均提高了4.16和3.30。 除此之外，其实在过去两年的信息抽取领域，有很多工作其实都是在做prompt相关的生成，以事件抽取为例，比较有代表性的工作还有Ji Heng老师团队的gen-arg等。 说明整个领域都在以这个方向行进，所以在prompt大火的今天，UIE的提出，似乎是一种必然。

uie整形: 1 实体抽取

，Wikidata有超过9K种属性，论文过滤掉了外部id、URL和数学类型的属性。 通过这种方式，获得了31K个类型的集合，并保留了1535个属性，这些属性可以作为通用IE的坚实基础。 在首爾路上隨便叫幾個人採訪， 百分之九十以上的人回答 “ UIE ”！ 她是女子組合After School的成員， 還是今年2015年夏天韓劇《上流社會》中的女主角。

• 劇中周元為Uie買咖啡而催化兩人的戀情，戲外，有咖啡廠商看上他們的人氣魅力，還找他們以情侶身分拍攝咖啡廣告。
• NO.7 劉在錫：李孝利暴露“劉在錫，非常喜歡After School的U-IE ”“劉在錫不光是對女子IDOL組合成員的每一個的特徵都知道，只要一有空就聊女子IDOL的事情”。
• 由於許多人都認為UIE和李相侖非常相配，因此兩人分手的消息一傳出，許多粉絲都大嘆可惜。
• UIE模型在几乎所有数据集和任务上都实现了最先进（SOTA）的性能，即使没有预训练（SEL）。
• 2015年2月，參演tvN《豪苟的愛》男主角的初戀游泳女神都壽曦 ，卻因意外懷孕而再跟男主角重逢後發生的一系列複雜搞笑羅曼史。
• 我们寻求共性，但不应该为了寻求共性而寻求共性，忽视客观存在的差异，诚然一个大一统的模型，可以收获更多的关注和掌声，但认为一切学术研究，终究都要落在应用，应该更加务实。

具体而言，UIE通过结构化提取语言对不同的提取结构进行统一编码，通过基于模式的提示（prompt）机制自适应生成目标提取，并通过大规模预训练的文本到结构模型捕获常见IE能力。 实验表明，UIE在4个IE任务、13个数据集上，以及在所有有监督、低资源和few-shot设置上，对广泛的实体、关系、事件和情感提取任务及其统一，都取得了最先进的性能。 论文提出了一个统一的文本到结构生成框架UIE，该框架可以对不同的IE任务进行通用建模，自适应地生成目标结构，并且可以从不同的知识源中学习通用的IE能力。 uie整形 实验结果表明，UIE在有监督和低资源环境下都取得了非常有竞争力的性能，验证了其通用性、有效性和可迁移性。

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例如，将“Steve”和“Apple”关联为Work For关系的Arg1和Arg2。 通过这种方式，不同的IE任务可以分解为一系列原子文本到结构的转换，所有IE模型共享相同的底层发现和关联能力。 例如，实体提取可以被视为发现相应实体类型的提及范围，而事件检测可以被重新表述为发现具有事件类型的触发器范围。

• 然后，论文描述了结构模式指导器（SSI），这是一种基于模式的提示机制，用于控制UIE模型，以便为不同的提取设置发现、关联和生成哪个模型。
• 预训练可以同时改进所有任务，尤其是事件和情感知识很少出现在预训练数据集中。
• 但Uie卻曾在節目中自曝有段時期因身材不夠纖細而感到困擾，為此更實行每天只吃一餐的極端控食法長達八年，還一度以過於消瘦的模樣出現在電視作品裡，令粉絲擔心不已。
• 但是现在有了各种蒸馏的小模型，以及long-former等一众处理长序列的预训练模型，这些问题都已经不是问题，看看如今UIE发布的几个模型，从base到small，micro，nano，模型甚至可以应用到移动端。
• Wikidata有4000多万个实体项目，每个项目都有相应的属性，这些属性表示实体之间的关联。

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