1.【信息抽取】UIE——基于prompt的抽取抽信息抽取模型（附源码）
【信息抽取】UIE——基于prompt的信息抽取模型（附源码）
信息抽取是NLP任务中的一个常见模块，旨在从自然文本中提取关键信息结构。源码通过例子理解，代码例如从"新东方烹饪学校在成都"中提取"新东方烹饪学校"与"成都"作为实体。抽取抽惠多多源码
命名实体识别（NER）是源码提取词语级别的实体任务，而关系抽取（RE）则更进一步，代码泛镜像源码关注实体之间的抽取抽关系。序列标注（Sequence Labeling）方法通过为文本中的源码每个词分配类别标签，来实现信息抽取。代码
序列标注面临实体重叠问题，抽取抽指针网络（Pointer Network）通过为每个实体单独预测解决此问题。源码它设计多头网络，代码为每个实体分别预测起始和结束位置，抽取抽即时设计源码确保实体重叠问题得到解决。源码
UIE（基于prompt的代码指针网络）旨在提供更灵活的信息抽取方式。它通过引入prompt参数，板枪源码允许模型在输入时激活与特定实体类型相关的参数，从而实现不同实体的抽取任务。此方法解决了模型结构随实体类型变化而变化的索菲亚溯源码问题，同时可以高效处理实体关系抽取任务。
UIE的实现相对简洁，主要包含构建起始层和结束层，以及计算损失函数（BCE Loss）以优化模型。通过这种机制，UIE不仅简化了模型结构的调整，还提高了任务处理的灵活性和效率。
完整源码可供查阅，实现了一个高效且灵活的信息抽取解决方案，UIE展示了在信息抽取领域的创新与进步。
