简单使用PaddleNLP中的Taskflow

paddlenlp 任务清单 中文分词、中文纠错、文本相似度、情感分析、词性标注等一键 PaddleNLP Taskflow https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP/blob/develop/docs/model_zoo/taskflow.md#paddlenlp-taskflow PaddleNLP Taskflow PaddleNLP Taskflow 介绍 任务清单 用法 查看使用示例 中文分词 词性标注 命名实体识别 文本纠错 句法分析 情感分析 文本相似度 『解语』-词类知识标注 『解语』-名词短语标注 生成式问答 智能写诗 阅读详情

1 安装PaddleNLP

# 更新pip
python -m pip install --upgrade pip

# 安装paddlepaddle-gpu
pip install paddlepaddle-gpu==2.2.2 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

# 安装paddlenlp,最好指定下载源,使用指定https://pypi.org/simple不一定能安装。
pip install --upgrade paddlenlp==2.2.5 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

2 简单使用Task

注意:首次运行必须联网下载相应的包。paddle做的真不错!


from paddlenlp import Taskflow

text ="1912年,河南大学的前身河南留学欧美预备学校,在古城开封清代贡院旧址诞生,首任校长为著名教育家林伯襄先生。1936年,河南大学南大门建成后,学校就将校训用柳体金字镌刻在正门内侧的门楣之上,正中上额横书“止于至善”,左书“明德”,右书“新民”,八字校训耀眼夺目,发人深省,予河大学子以光大学术,恢宏文化的启示,一入校门便油然而生对国家、民族崇高无上的历史责任感。"

# 分词
def word_segmentation():
    # 没有CPU时,device_id设置为-1
    seg = Taskflow("word_segmentation", device_id=-1)
    my_list = seg(text)
    print(my_list)

    pass

# 命名实体时别
def entity_recognition():
    seg = Taskflow("ner", device_id=-1)
    my_list = seg(text)
    print(my_list)


if __name__ == '__main__':
    word_segmentation()
    entity_recognition()

运行结果

# 中文分词

['1912年', ',', '河南大学', '的', '前身', '河南', '留学', '欧美预备', '学校', ',', '在', '古城', '开封', '清代贡院旧址', '诞生', ',', '首任', '校长', '为', '著名', '教育家', '林伯襄', '先生', '。', '1936年', ',', '河南大学', '南', '大门', '建成后', ',', '学校', '就', '将', '校', '训用', '柳体', '金字', '镌刻', '在', '正门', '内侧', '的', '门楣', '之上', ',', '正', '中', '上', '额', '横', '书', '“', '止于至善', '”', ',', '左书', '“', '明德', '”', ',', '右书', '“', '新民', '”', ',', '八字', '校训', '耀眼', '夺目', ',', '发', '人', '深省', ',', '予', '河大', '学子', '以', '光大', '学术', ',', '恢宏', '文化', '的', '启示', ',', '一', '入', '校门', '便', '油然而生', '对', '国家', '、', '民族', '崇高', '无上', '的', '历史', '责任感', '。']



# 实体时别

[('1912年', '时间类'), (',', 'w'), ('河南大学', '组织机构类_教育组织机构'), ('的', '助词'), ('前身', '信息资料'), ('河南', '世界地区类'), ('留学', '场景事件'), ('欧美', '世界地区类'), ('预备', '场景事件'), ('学校', '组织机构类_教育组织机构'), (',', 'w'), ('在', '介词'), ('古城', '世界地区类'), ('开封', '世界地区类'), ('清代', '时间类'), ('贡院', '世界地区类'), ('旧址', '场所类'), ('诞生', '场景事件'), (',', 'w'), ('首任校长', '人物类_概念'), ('为', '肯定词'), ('著名', '修饰词'), ('教育家', '人物类_概念'), ('林伯襄', '人物类_实体'), ('先生', '人物类_概念'), ('。', 'w'), ('1936年', '时间类'), (',', 'w'), ('河南大学', '组织机构类_教育组织机构'), ('南', '位置方位'), ('大门', '物体类'), ('建成后', '时间类'), (',', 'w'), ('学校', '组织机构类_教育组织机构'), ('就', '副词'), ('将', '介词'), ('校训', '信息资料'), ('用', '词汇用语'), ('柳体', '文化类'), ('金字', '词汇用语'), ('镌刻', '场景事件'), ('在', '介词'), ('正门', '词汇用语'), ('内侧', '位置方位'), ('的', '助词'), ('门楣', '词汇用语'), ('之上', '介词_方位介词'), (',', 'w'), ('正中', '位置方位'), ('上', '场景事件'), ('额', '术语类_生物体'), ('横', '词汇用语'), ('书', '作品类_概念'), ('“', 'w'), ('止于至善', '词汇用语'), ('”', 'w'), (',', 'w'), ('左书', '词汇用语'), ('“', 'w'), ('明德', '词汇用语'), ('”', 'w'), (',', 'w'), ('右', '位置方位'), ('书', '作品类_概念'), ('“', 'w'), ('新民', '世界地区类'), ('”', 'w'), (',', 'w'), ('八字', '信息资料'), ('校训', '信息资料'), ('耀眼', '修饰词'), ('夺目', '修饰词'), (',', 'w'), ('发人深省', '词汇用语'), (',', 'w'), ('予', '词汇用语'), ('河', '世界地区类'), ('大', '修饰词'), ('学子', '人物类_概念'), ('以', '介词'), ('光大', '词汇用语'), ('学术', '术语类'), (',', 'w'), ('恢宏', '修饰词'), ('文化', '文化类'), ('的', '助词'), ('启示', '信息资料'), (',', 'w'), ('一', '词汇用语'), ('入', '场景事件'), ('校门', '场所类'), ('便', '词汇用语'), ('油然而生', '词汇用语'), ('对', '介词'), ('国家', '世界地区类'), ('、', 'w'), ('民族', '其他角色类'), ('崇高无上', '词汇用语'), ('的', '助词'), ('历史', '信息资料'), ('责任感', '个性特征'), ('。', 'w')]

C.4.5 PaddleNLP UIE--小样本快速提升性能(含doccona标注) 自动从无结构或半结构的文本中抽取出结构化信息的任务, 主要包含的任务包含了实体识别、关系抽取、事件抽取、情感分析、评论抽取等任务; 同时信息抽取涉及的领域非常广泛,信息抽取的技术需求高,下面具体展现一些示例 针对以上难题,中科院软件所和百度共同提出了一个大一统诸多任务的通用信息抽取技术 UIE(Unified Structure Generation for Universal Information Extraction),发表在ACL‘22。UIE在实体、关系、事件和情感等4个信息抽取任务、13个数据集 阅读详情

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MasonYyp
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