百度飞桨:ERNIE 3.0 通用信息抽取 UIEpaddleNLP的安装使用[一]
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https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLPhttps://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP
1.安装paddle
首先在anaconda下创建虚拟环境:
conda create -n test python=3.8 #test为创建的虚拟环境名称
在安装paddle
python -m pip install paddlepaddle==2.3.0 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
验证安装
安装完成后您可以使用
python
进入python解释器,输入import paddle
,再输入paddle.utils.run_check()
如果出现
PaddlePaddle is installed successfully!
,说明您已成功安装。
- 环境主要安装Python和Paddle对应版本要求的环境,中间建议使用pip安装方式进行安装。
- Python3版本要求:python3.7及以上版本,参考Welcome to Python.org
- PaddlePaddle版本要求:paddlepaddle2.0+版本,参考MacOS下的PIP安装-使用文档-PaddlePaddle深度学习平台
- Paddle环境的安装,需要确认Python和pip是64bit,并且处理器架构是x86_64(或称作x64、Intel 64、AMD64)架构,目前PaddlePaddle不支持arm64架构(mac M1除外,paddle 已支持Mac M1 芯片)。下面的第一行输出的是”64bit”,第二行输出的是”x86_64”、”x64”或”AMD64”即可:
python -c "import platform;print(platform.architecture()[0]);print(platform.machine())"
2.通用信息抽取 UIE
paddlenlp安装
环境依赖
- python >= 3.6
- paddlepaddle >= 2.2
pip install --upgrade paddlenlp
show paddlenlp
2.1 PaddleNLP一键预测功能:Taskflow API
环境依赖
- python >= 3.6
- paddlepaddle >= 2.2.0
- paddlenlp >= 2.2.5
任务名称 | 调用方式 | 一键预测 | 单条输入 | 多条输入 | 文档级输入 | 定制化训练 | 其它特性 |
---|---|---|---|---|---|---|---|
中文分词 | Taskflow("word_segmentation") | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | 多种分词模式,满足快速切分和实体粒度精准切分 |
词性标注 | Taskflow("pos_tagging") | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | 基于百度前沿词法分析工具LAC |
命名实体识别 | Taskflow("ner") | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | 覆盖最全中文实体标签 |
依存句法分析 | Taskflow("dependency_parsing") | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | 基于最大规模中文依存句法树库研发的DDParser | |
信息抽取 | Taskflow("information_extraction") | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | 适配多场景的开放域通用信息抽取工具 |
『解语』-知识标注 | Taskflow("knowledge_mining") | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | 覆盖所有中文词汇的知识标注工具 |
文本纠错 | Taskflow("text_correction") | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | 融合拼音特征的端到端文本纠错模型ERNIE-CSC |
文本相似度 | Taskflow("text_similarity") | ✅ | ✅ | ✅ | 基于百度知道2200万对相似句组训练 | ||
情感倾向分析 | Taskflow("sentiment_analysis") | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | 基于情感知识增强预训练模型SKEP达到业界SOTA | |
生成式问答 | Taskflow("question_answering") | ✅ | ✅ | ✅ | 使用最大中文开源CPM模型完成问答 | ||
智能写诗 | Taskflow("poetry_generation") | ✅ | ✅ | ✅ | 使用最大中文开源CPM模型完成写诗 | ||
开放域对话 | Taskflow("dialogue") | ✅ | ✅ | ✅ | 十亿级语料训练最强中文闲聊模型PLATO-Mini,支持多轮对话 |
PaddleNLP提供一键预测功能,无需训练,直接输入数据即可开放域抽取结果:【信息提取】
from pprint import pprint
from paddlenlp import Taskflow
schema = ['时间', '选手', '赛事名称'] # Define the schema for entity extraction
ie = Taskflow('information_extraction', schema=schema) #花费时间会安装文件
pprint(ie("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!"))
['时间': ['end': 6,
'probability': 0.9857379716035553,
'start': 0,
'text': '2月8日上午'],
'赛事名称': ['end': 23,
'probability': 0.8503087823987343,
'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']]
当然定义实体提取的模式有一定灵活性:
ie = Taskflow('information_extraction', schema=schema)
['分数': ['end': 39,
'probability': 0.9873907344274926,
'start': 32,
'text': '188.25分'],
'时间': ['end': 6,
'probability': 0.9857379716035553,
'start': 0,
'text': '2月8日上午'],
'赛事名称': ['end': 23,
'probability': 0.8503087823987343,
'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']]
这里如果增加“”“奖牌、名次”等实体则无法实现
schema = ['时间', '选手', '赛事名称',"城市","分数"] # Define the schema for entity extraction
['分数': ['end': 39,
'probability': 0.9873907344274926,
'start': 32,
'text': '188.25分'],
'城市': ['end': 8,
'probability': 0.8775704061407907,
'start': 6,
'text': '北京'],
'时间': ['end': 6,
'probability': 0.9857379716035553,
'start': 0,
'text': '2月8日上午'],
'赛事名称': ['end': 23,
'probability': 0.8503087823987343,
'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']]
2.2 小样本调参----轻定制功能
如果对一键预测效果不满意,也可以使用少量数据进行模型精调,进一步提升特定场景的效果,详见UIE小样本定制训练。
PaddleNLP/model_zoo/uie at develop · PaddlePaddle/PaddleNLP · GitHubEasy-to-use and powerful NLP library with Awesome model zoo, supporting wide-range of NLP tasks from research to industrial applications, including Neural Search, Question Answering, Information Extraction and Sentiment Analysis end-to-end system. - PaddleNLP/model_zoo/uie at develop · PaddlePaddle/PaddleNLPhttps://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP/tree/develop/model_zoo/uie我们推荐使用数据标注平台doccano 进行数据标注
对于简单的抽取目标可以直接使用paddlenlp.Taskflow
实现零样本(zero-shot)抽取,对于细分场景我们推荐使用轻定制功能(标注少量数据进行模型微调)以进一步提升效果。下面通过报销工单信息抽取
的例子展示如何通过5条训练数据进行UIE模型微调。
代码结构:
├── utils.py # 数据处理工具
├── model.py # 模型组网脚本
├── doccano.py # 数据标注脚本
├── doccano.md # 数据标注文档
├── finetune.py # 模型微调脚本
├── evaluate.py # 模型评估脚本
└── README.md
标注安装和标注指南:
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP/blob/develop/model_zoo/uie/doccano.md
最终效果展示:
Few-Shot实验
我们在互联网、医疗、金融三大垂类自建测试集上进行了实验:
金融 | 医疗 | 互联网 | ||||
---|---|---|---|---|---|---|
0-shot | 5-shot | 0-shot | 5-shot | 0-shot | 5-shot | |
uie-tiny | 41.11 | 64.53 | 65.40 | 75.72 | 78.32 | 79.68 |
uie-base | 46.43 | 70.92 | 71.83 | 85.72 | 78.33 | 81.86 |
0-shot表示无训练数据直接通过paddlenlp.Taskflow
进行预测,5-shot表示基于5条标注数据进行模型微调。实验表明UIE在垂类场景可以通过少量数据(few-shot)进一步提升效果。
3.PaddleNLP Transformer预训练模型
PaddleNLP Transformer预训练模型 — PaddleNLP 文档
PaddleNLP的Transformer预训练模型包含从 huggingface.co 直接转换的模型权重和百度自研模型权重,方便社区用户直接迁移使用。 目前共包含了40多个主流预训练模型,500多个模型权重。
Transformer预训练模型适用任务汇总
Model | Sequence Classification | Token Classification | Question Answering | Text Generation | Multiple Choice |
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