雅意信息抽取大模型

雅意信息抽取大模型

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雅意信息抽取大模型(YAYI-UIE)由中科闻歌算法团队研发,是一款在百万级人工构造的高质量信息抽取数据上进行指令微调的模型。它能够统一训练信息抽取任务,包括命名实体识别(NER)、关系抽取(RE)和事件抽取(EE),覆盖了通用、安全、金融、生物、医疗、商业等多个场景的结构化抽取。该模型的开源旨在促进中文预训练大模型开源社区的发展,并通过开源共建雅意大模型生态。

需求人群:

"该产品面向需要进行大规模文本信息抽取的研究人员和开发者,特别是那些专注于自然语言处理领域的专业人士。它适合于需要从文本中自动提取关键信息以支持决策、分析或其他数据处理任务的企业和组织。"

使用场景示例:

金融机构使用YAYI-UIE模型从新闻报道中抽取关键金融事件和数据。

医疗机构利用该模型从医疗文献中识别疾病和治疗方法。

商业分析团队使用模型从社交媒体中抽取消费者情绪和市场趋势。

产品特色:

支持多种语言的命名实体识别(NER)

能够进行多种类型的关系抽取(RE)

实现事件抽取(EE)功能,覆盖多种事件类型和论元

在多种领域和场景下进行结构化信息抽取

提供模型下载和数据集下载,便于用户进行本地训练和测试

支持在单张GPU上使用bf16精度进行模型推理

使用教程:

1. 访问YAYI-UIE的GitHub页面并克隆或下载代码。

2. 根据README文件中的指示创建conda环境并安装所需依赖。

3. 下载并加载预训练模型到本地或远程服务器。

4. 准备输入文本,并根据需要定制抽取指令。

5. 使用模型进行推理,抽取文本中的实体、关系或事件。

6. 分析模型输出结果,根据需要进行后续处理或应用。

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