相关文章
【报告分享】拉面说：如何成为速食拉面独角兽？-WEIQ（附下载）
摘要:新消费品牌离不开这三点：快速响应和迭代的核心团队、要有社交媒体传播的敏感度、更快的产品开发和迭代的能力。拉面、螺蛳粉等速食品牌，在传统方便面已有颓势时候突出重围，肯定不是一些文章所说的逆势而为，而正好是“天时地利…
WEIQ自动登录实现
文章目录 声明目标网址password加密分析代码实现声明
本文章中所有内容仅供学习交流，严禁用于商业用途和非法用途，否则由此产生的一切后果均与作者无关，若有侵权，请私信我立即删除！
目标网址
aHR0cHM6Ly93d3cud2VpcS5jb20vpassword加密分析
研究一下登录加密逻辑，随便…
【报告分享】2020年度红人营销白皮-WEIQ（附下载）
摘要:回顾2020年红人营销形式，深度分析广告主投放特征和品牌营销诉求及玩法。 来源:WEIQ 如需查看完整报告和报告下载或了解更多，微信公众号：行业报告智库
【报告分享】新消费品牌发展报告-WEIQ（附下载）
摘要:得益于消费者价值观念转变以及数字化渠道的快速推进，一大批新消费品牌在近几年迅速崛起，并发展成为消费市场的主力军。但在新消费集中爆发的背后，品牌们也面临着“长红”的挑战，当流量红利逐步褪去，消费者需求和传…
)
【报告分享】2021年新消费品牌发展报告- WEIQ(附下载)
摘要:从供给牵引需求到需求牵引供给，从产品为中心到以用户需求为中心， 在新路径中“用户沟通交易”的过程变重，品牌与用户的沟通能力、营销能力也成为新消费品牌的底层能力。新媒介电商化使消费者沟通与交易同时发生在一个平台上，…
)
【报告分享】WEIQ红人营销平台双11红人营销报告-WEIQ(附下载)
摘要:今年双11，红人营销依然品牌宣传的重要手段。WEIQ红人营销平台平均每50秒完成一次内容种草，45%的红人实现品牌复投。品牌投放中，红人复投超80%；参与的品牌数量，较去年双11增长55%，广告主投放红人数&…
PaddleNLP--UIE--小样本快速提升性能（含doccona标注）
0.信息抽取定义以及难点
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
需求跨领…
上线周期缩短上百倍！NLP流水线系统发布，10分钟搭建检索、问答等复杂系统...
伴随着产业智能化升级的浪潮，企业对灵活可定制的智能NLP系统有着广泛需求。例如，保险公司希望通过智能客服平台向客户提供24小时问答服务，同时也想建设企业内搜平台向员工提供精准、高效的搜索服务。然而众多企业自建这些复杂系统所耗费的人力…
UIE: 信息抽取的大一统模型
论文链接: https://arxiv.org/abs/2203.12277
背景
最近由于业务需要，一直在关注信息抽取领域的一些文章，实验上尝试了BERTSoftmax、BERTNER以及GlobalPointer等模型，效果都还可以，就是标数据有点费人。所以，想找一些…
UIE: Unified Structure Generation for Universal Information Extraction 论文解读
Unified Structure Generation for Universal Information Extraction 论文：[2203.12277] Unified Structure Generation for Universal Information Extraction (arxiv.org)
代码：universal-ie/UIE: Unified Structure Generation for Universal Infor…
PaddleNLP信息抽取，uie微调打造自己专属的信息抽取模型
基于PaddleNLP信息抽取，uie微调打造自己专属的信息抽取模型 UIE模型简介UIE优势应用示例UIE开箱即用UIE适用抽取示例命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER）关系抽取（Relation Extraction，简称RE&…
UIE:Unified Structure Generation for Universal Information Extraction
论文：https://arxiv.org/pdf/2203.12277.pdf 作者采用生成式text to structure结构统一了信息抽取的四个任务，并且在13个数据集上采用有监督、低资源和少样本设置下均取得了SOTA。 0 摘要
本文提出了一个统一的文本到结构生成框架，即UIE&…
通用信息抽取UIE论文笔记
一.研究背景与动机
信息抽取
目的
信息抽取旨在从非结构化的自然语言文本中抽取出结构化的信息。
主要任务
命名实体识别关系抽取事件抽取观点抽取
主要设置
全监督低资源少样本零样本
作用场景
医疗金融法律美业农业教育
信息抽取现有的问题
任务难度大，…
uie模型微调个人总结
技巧：
六月三十号补充，uie处理3000字的政策文件要占用12G左右的内存，uie处理一万字的文件时运行巅峰要占用28G左右内存，各位部署时，注意out of memory的错误，对应万字的超长文本目前只有加内存的解决方案。…
微调Paddle UIE模型实现命名实体抽取
一、创建虚拟环境
好习惯，首先创建单独的运行环境
conda create -n uie python3.10.9
conda activate uie
二、安装paddle框架及paddlenlp
2.1 参考官方文档安装paddle
开始使用_飞桨-源于产业实践的开源深度学习平台
首先查看自己服务器cuda版本，…
基于PaddleNLP开源的抽取式UIE进行医学命名实体识别
基于PaddleNLP开源的抽取式UIE进行医学命名实体识别
简介
UIE(Universal Information Extraction)是Yaojie Lu等人在ACL-2022中提出了通用信息抽取统一框架。PaddleNLP借鉴该论文的方法，基于ERNIE 3.0知识增强预训练模型，开源了基于Prompt的抽取式UIE。…
)
uie-base使用记录(paddlenlp)
目录 安装使用直接使用预训练模型自行构造数据进行微调构造数据进行微调训练错误记录 使用微调后的模型 离线蒸馏前提设置-修改utils.pydata_distill.py中使用到的部分evaluate_teacher.py中使用到的部分evaluate_teacher.py中使用到的部分 通过训练好的UIE定制模型预测无监督数…
聊聊从大模型来看NLP解决方案之UIE
概述
自然语言处理NLP任务的实现，相比较以前基于传统机器学习算法实现方法，现在越来越集中使用大模型来实现。 通过——数据标注-模型训练-模型调优/微调-模型压缩-预测部署的大模型流程，覆盖NLP多场景满足开发者落地实现与灵活定制的需求。…
UIE与ERNIE-Layout：智能视频问答任务初探
内容来自百度飞桨ai社区UIE与ERNIE-Layout：智能视频问答任务初探：
如有侵权，请联系删除
1 环境准备
In [2]
# 安装依赖库
!pip install paddlenlp --upgrade
!pip install paddleocr --upgrade
!pip install paddlespeech --upgrade
In …
Paddle_UIE模型信息抽取微调新手快速部署
一.数据准备
1. 通过label_studio标注关系事件，导出export数据json格式；
2. label_studio.py转换训练数据；
python label_studio.py \--label_studio_file ./document/data/label_studio.json \--save_dir ./document/data \--splits 0.8 …
推荐文章
- 山东临沂花5600万打造网络商城，企业如何花小钱建网站？
- asp语言与php语言的差别,PHP与ASP语言建网站哪个更好
- 高端大气的网页设计
- 个人建站心得
- 程序猿关注的微信公众号和网站--小结
- 网站建设过程中需要注意哪些问题？
- Wonderware-InTouch入门学习如何制作实时/历史趋势图
- Wonderware-InTouch历史报警、操作记录导出为Excel
- Wonderware-InTouch 历史报警过滤器无弹窗关键字筛查
- Wonderware-InTouch 服务器Windows Server 2012 R2系统安装intouch2017
- Wonderware配置-手动修改数据 4
- 如何使用TOP Server for Wonderware通过OPC UA集成S7-1500