基于prompt的信息抽取模型详细教程（附源码）

最新推荐文章于 2024-07-27 15:32:56 发布
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分类专栏： 深度学习神经网络实战100例 文章标签： 语言模型 自然语言处理 信息抽取 知识图谱 深度学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_38735017/article/details/128560909
本文详细介绍了信息抽取任务，包括序列标注和指针网络，并重点讲解了UIE（基于prompt的指针网络）模型，它通过prompt参数激活不同实体类型的相关参数，实现模型结构固定且能处理多种实体抽取任务。UIE不仅可以解决实体重叠问题，还能进行关系抽取。文章提供了UIE的实现、训练和实战应用指导。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

信息抽取是NLP任务中非常常见的一种任务，其目的在于从一段自然文本中提取出我们想要的关键信息结构。

举例来讲，现在有下面这样一个句子：

新东方烹饪学校在成都。

我们想要提取这句话中所有有意义的词语，例如：

机构

新东方烹饪学校
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prompt信息抽取实战（附源码）
机器学习深度学习业余选手
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大语言模型的prompt学习原理与代码实例讲解
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weixin_43214867的博客
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PromptRank：使用Prompt进行无监督关键词提取
夏小悠的博客
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【关系抽取】基于Bert的信息抽取模型CasRel
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文章目录 关系提取是一项自然语言处理 (NLP) 任务，旨在提取实体（例如，比尔盖茨和微软）之间的关系（例如，创始人）。例如，从句子 比尔盖茨创建了微软 中，我们可以提取关系三元组 (比尔盖茨, 创始人, 微软)。关系提取是自动知识图谱构建中的一项关键技术。通过关系抽取，我们可以累积抽取新的关系实体，扩展知识图谱，作为机器理解人类世界的一种方式，在问答、推荐系统和搜索引擎等下游应用很多。大部分的信息抽取任务，实际上就是从语句中抽取“三元组”的任务，具体描述如下：三元组指的是：主实体（subject）、实体间
UIE: 信息抽取的大一统模型
shawroad的博客
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信息抽取通常包含常见的四个子任务: 实体抽取、关系抽取、事件抽取以及情感分析等。在过去，因为不同的任务识别的实体、事件类型等等都不一样，所以针对特定的任务要训练特定的模型，定制化较高，不具有通用性。...
Instruct-UIE：信息抽取统一大模型
zenRRan的博客
04-18 6723
来自：FudanNLP进NLP群—>加入NLP交流群复旦大学自然语言处理实验室桂韬、张奇课题组发布信息抽取统一大模型 Instruct-UIE，在领域大模型上取得突破性进展。Instruct-UIE 在信息抽取精度上全面大幅度超越ChatGPT以及基于预训练微调的单一小模型。自2022年11月 ChatGPT 横空出世以来，其在对话、阅读理解、对话、代码生成等方面优异性能，受到了极大的关注...
基于python实现中文医学文本实体关系抽取源码+数据集+项目说明.zip
01-05
基于python实现中文医学文本实体关系抽取源码+数据集+项目说明.zip 【项目介绍】 CHIP-2020-2中文医学文本实体关系抽取数据集，数据集包含儿科训练语料和百种常见疾病训练语料，儿科训练语料来源于518种儿科疾病，百...
(源码)基于大语言模型的批量三元组抽取.zip
最新发布
03-25
# 基于大语言模型的批量三元组抽取 ## 项目简介 本项目利用GPT远程大模型和Llama本地大模型，通过设计特定的prompt构造智能体，实现批量抽取常识知识三元组的功能。用户可以导入特定格式的数据集，通过本项目批量...
文本信息常用的事件抽取模型
INTSIG的博客
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【0-2】基于CNN的信息抽取模型
keep_psychology的博客
05-11 1534
一、什么是信息抽取？ 信息抽取(Information Extraction, IE)是从自然语言文本中抽取实体、属性、关系及事件等事实类信息的文本处理技术，是信息检索、智能问答、智能对话等人工智能应用的重要基础，一直受到业界的广泛关注。（来自百度公司官方） 二、简要介绍一下基于CNN的关系抽取模型： 在此之前，关系抽取领域中多采用基于机器学习的方法，这些机器学习的方法依赖于手动提取的特征。而我们手动提取的特征来自于NLP系统或工具，这些工具难免有其局限性，会带入错误，这些错误会在关系抽取的任务中传播。
文本信息抽取模型介绍——实体抽取方法：NER模型（下）
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将深度学习技术应用于NER有三个核心优势。首先，NER受益于非线性转换，它生成从输入到输出的非线性映射。与线性模型（如对数线性HMM和线性链CRF）相比，基于DL的模型能够通过非线性激活函数从数据中学习复杂的特征。第二，深度学习节省了设计NER特性的大量精力。传统的基于特征的方法需要大量的工程技能和领域专业知识。另一方面，基于DL的模型可以有效地从原始数据中自动学习有用的表示和底层因素。第三，通过梯度下降，可以在端到端的范式中训练深层神经NER模型。该特性使我们能够设计可能复杂的NER系统。......
一种基于Prompt的通用信息抽取（UIE）框架
阿里技术
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本文将为大家介绍一种基于Prompt的通用信息抽取框架，实验表明该模型具备优秀的小样本微调能力。
【数据挖掘】从“文本”到“知识”：信息抽取（Information Extraction）
Code · Cloud · Think · Repeat
02-23 4231
这是一个大数据的时代。随着太阳东升西落，每一天都在产生大量的数据信息。人们通常更擅长处理诸如数字之类的结构化数据。但实际情况是，非结构化数据往往比结构化的数据多。当我们从互联网上获取了大量的如文本之类的非结构化数据，如何去有效地分析它们来帮助我们更好地做出决策呢？这将是本文要回答的问题。
【PaddleNLP-kie】关键信息抽取2：UIE模型做图片信息提取全流程
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[论文阅读] AAAI2023 | USM：基于统一语义匹配的通用信息抽取框架
u013738762的博客
06-14 828
针对于传统**信息抽取（IE）**需要对特定数据集，特定任务设计不同的模式和标注数据的麻烦，提高信息抽取模型的普遍适用性。结构化和概念化。基于这种范式，使用三个统一的令牌链接操作来模拟结构化和概念化的能力。通过这种方式，USM 可以联合编码模式和输入文本，并行均匀地提取子结构，并按需控制解码目标结构。
概述：利用大模型 (LLMs) 解决信息抽取任务
2201_75499313的博客
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信息抽取（IE）是自然语言处理（NLP）中的一个重要领域，它将文本转换为结构化知识。随着大型语言模型（如GPT-4和Llama）的出现，它们在文本理解和生成方面展现出了卓越的能力，使得跨领域和任务的泛化成为可能。因此，越来越多的研究开始利用LLMs的生成能力来解决IE任务，而不是从文本中提取结构化信息。这些方法在实际应用中更加实用，因为它们能够有效处理包含数百万实体的模式，而不会显著降低性能。
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### 如何进行Prompt信息抽取 为了从大语言模型（LLM）中有效提取结构化数据，精心设计的提示词（Prompt）至关重要。以下是具体方法： #### 设计有效的提示词 构建清晰、具体的提示词有助于引导LLM提供所需的信息。提示应包含明确的任务描述和期望的结果格式[^1]。 ```python prompt = """ 请根据以下文本内容，提取所有的日期，并按照年-月-日的格式返回列表。 文本：会议定于2023年7月8日举行，下次讨论将在2023年9月15日下午三点开始。 """ ``` #### 解析LLM输出 当接收到来自LLM的回答时，需进一步处理以确保其符合预期的数据结构。这可能涉及正则表达式的应用或其他字符串操作技术来清理和转换响应中的信息。 ```python import re def parse_dates(llm_response): date_pattern = r'\d{4}年\d{1,2}月\d{1,2}日' dates_found = re.findall(date_pattern, llm_response) formatted_dates = [date.replace('年','-').replace('月','-').replace('日','') for date in dates_found] return formatted_dates ``` #### 使用Python实现自动化流程 通过编写脚本，可以将上述过程集成到一个完整的解决方案中，从而简化重复性的信息抽取工作。 ```python from some_llm_api import get_llm_response # 假设这是获取LLM回复的一个API函数 response_text = get_llm_response(prompt) extracted_data = parse_dates(response_text) print(f"Extracted Dates: {extracted_data}") ```
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