readme: ---
  language:
  - zh
  tags:
  - infomation extraction
  - uie
  license: apache-2.0
  ---
  
  # UIE信息抽取模型（Pytorch）
  
  ## 模型介绍
  
  + [UIE(Universal Information Extraction)](https://arxiv.org/pdf/2203.12277.pdf)：Yaojie Lu等人在ACL-2022中提出了通用信息抽取统一框架 `UIE`。
  
  + 该框架实现了实体抽取、关系抽取、事件抽取、情感分析等任务的统一建模，并使得不同任务间具备良好的迁移和泛化能力。
  
  + 为了方便大家使用 `UIE` 的强大能力，[PaddleNLP](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP)借鉴该论文的方法，基于 `ERNIE 3.0` 知识增强预训练模型，训练并开源了首个中文通用信息抽取模型 `UIE`。
  
  + 该模型可以支持不限定行业领域和抽取目标的关键信息抽取，实现零样本快速冷启动，并具备优秀的小样本微调能力，快速适配特定的抽取目标。
  
  ## 使用方法
  
  ```commandline
  pip install lightningnlp
  ```
  
  ```python
  from pprint import pprint
  from lightningnlp.task.uie import UIEPredictor
  
  # 实体识别
  schema = ['时间', '选手', '赛事名称'] 
  uie = UIEPredictor("xusenlin/uie-base", schema=schema)
  pprint(uie("2月8日上午北京冬奥会自由式滑雪女子大跳台决赛中中国选手谷爱凌以188.25分获得金牌！")) # Better print results using pprint
  
  # 输出
  [{'时间': [{'end': 6,
            'probability': 0.9857378532924486,
            'start': 0,
            'text': '2月8日上午'}],
    '赛事名称': [{'end': 23,
              'probability': 0.8503089953268272,
              'start': 6,
              'text': '北京冬奥会自由式滑雪女子大跳台决赛'}],
    '选手': [{'end': 31,
            'probability': 0.8981548639781138,
            'start': 28,
            'text': '谷爱凌'}]}]
  ```
  
  ## 参考链接
  
  [PaddleNLP](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP/tree/develop/model_zoo/uie)