直到後來，UIE才慢慢學會看淡外界聲音，學會喜歡並享受自己當下的模樣。 而擔綱女主角的Uie在劇中飾演神經外科專科醫生張世真，是名與哥哥不睦的集團會長女兒，預測將會與Rain有不少對手戲。 NO.13 韓政秀：KBS2超人氣水木劇《推奴》中以名品腹肌著稱的“崔將軍”韓政秀，他選擇的理想型是女子組合成員昭熙、U-IE、佳人。 韓政秀出演“樸秀宏 崔媛貞的餘裕滿滿”，表示“想找到好的人，理想型是Wonder Girls的昭熙、After School的U-IE和Brown Eyed uie整形 Girls的佳人。 NO.7 劉在錫：李孝利暴露“劉在錫，非常喜歡After School的U-IE ”“劉在錫不光是對女子IDOL組合成員的每一個的特徵都知道，只要一有空就聊女子IDOL的事情”。 她特別附帶道“喜歡After School的U-IE，藝能節目拍攝過程中獨自為U-IE鼓掌”，引發了錄影現場的爆笑。
- 爲了與基線系統進行公平比較，論文將生成的字符串級別提取結果映射到模型評估的偏移級別。
- 但Uie卻曾在節目中自曝有段時期因身材不夠纖細而感到困擾，為此更實行每天只喫一餐的極端控食法長達八年，還一度以過於消瘦的模樣出現在電視作品裡，令粉絲擔心不已。
- 從出道以來就因絕佳的身材比例獲得大眾的關注與喜愛的Uie曾在綜藝節目《我獨自生活》中分享自己過去曾因不夠纖細的身材而感到困擾，並為了擁有更加纖細的身材而連續八年每天都喫一餐，還曾以極度消瘦的模樣出現在影視作品中，讓粉絲們相當擔心她的健康狀況。
- 論文發現，經過預訓練的UIE模型爲不同IE任務之間的知識獲取、共享和遷移提供了堅實的基礎，並且由於UIE學習了一般的IE能力，新的IE任務可以得到有效解決。
- 例如，將span“Steve”定位爲個人實體，將“excited”定位爲情感表達。
- 關係嚴格：具有嚴格匹配的關係，如果一個關係的關係類型正確，並且所提到的相關實體的偏移量和實體類型正確，則該關係是正確的。
- 爲了自適應地爲不同的IE任務生成目標結構，論文提出了結構模式指導器（SSI），這是一種基於模式的提示機制，用於控制UIE中要發現的內容、要關聯的內容以及要生成的內容。
該模型可以利用prompt抽取關係，只是效果上在當時比不上casrel等關係抽取模型。 1）通過使用基於模式的提示指導生成，SSI是自適應控制提取內容的有效方法。 與不帶SSI的UIE模型相比，配備SSI的UIE在n-shot和n-ratio實驗中平均提高了4.16和3.30。 除此之外，其實在過去兩年的信息抽取領域，有很多工作其實都是在做prompt相關的生成，以事件抽取爲例，比較有代表性的工作還有Ji Heng老師團隊的gen-arg等。 說明整個領域都在以這個方向行進，所以在prompt大火的今天，UIE的提出，似乎是一種必然。
uie整形: 1 實體抽取
韓國蜜大腿女神近日以新劇《Ghost Doctor》回歸小螢幕，攜手Rain鄭智薰、金汎、孫娜恩，一同帶來奇幻搞笑醫療劇，一開播就憑著主角們自然搞笑的演技、逗趣的題材與情節獲得觀眾正面評價。 其中，擔綱女主角的Uie近日以一身俏麗短裙出席發佈記者會，搭方露出招牌長腿，這也是她自去年年底自爆胖了8公斤後首次公開亮相，好身材一點也看不出變胖的痕跡。 2011年，U-IE在演戲唱歌皆有特別的表現，發行了個人首張數位單曲《U-ie的SokSokSok uie整形 》，還在KBS電視劇《烏鵲橋兄弟》中首次擔演女主角，獲得了KBS演技大賞新人獎、百想藝術大賞電視類新人獎。 當時走到哪都有人叫她劇中的名字『白子恩』，讓她感覺彷彿都走不出角色的影子，尤其拍戲的時間與劇組演員長時間聚下來，像是多了很多家人般，所以戲拍完要解散時，也讓她非常依依不捨。
劇中周元為Uie買咖啡而催化兩人的戀情，戲外，有咖啡廠商看上他們的人氣魅力，還找他們以情侶身分拍攝咖啡廣告。 據韓媒報導，UIE和李相侖的經紀公司今日雙雙發出聲明，表示兩人已經於日前分手，而分手原因是因為兩人工作繁忙、聚少離多，因此結束了短短1年的戀情，退回良好的前後輩關係。 由於許多人都認為UIE和李相侖非常相配，因此兩人分手的消息一傳出，許多粉絲都大嘆可惜。 我個人還是比較喜歡寫一些偏應用的博客，只是這次的一些發現，讓我覺得實在比較有趣，就忍不住記錄一下。 但是從任務形式上看，我們又不能否認，prompt+text的結構統一了任務的形式，讓各個原本我們認爲不同的任務，得以一同訓練。
uie整形: 實驗
我們可以看到，SEL的優點是：1）統一編碼不同的IE結構，因此不同的IE任務可以建模爲相同的文本到結構生成過程；2） 高效地表示同一結構中句子的所有提取結果，可以自然地進行聯合提取；3） 生成的輸出結構非常緊湊，大大降低了解碼的複雜度。 3） 論文通過統一的預訓練算法對大規模文本到結構生成模型進行預訓練。 據我們所知，這是第一篇文本到結構預訓練的提取模型，這將有助於未來的IE研究。 2） 我們的預訓練算法可以學習通用IE能力，而不是捕獲特定於任務的信息。 即使UIE的預訓練不包括事件和情緒知識，UIE在這些任務上的表現仍然比只有少量樣本的基線要好得多。
- 論文在4個主要IE任務（實體/關係/事件/情感提取及其統一）的13個數據集上進行了實驗，並在有監督、低資源和few-shot設置下進行了實驗。
- 3） 通過普遍建模IE任務和使用大規模數據集進行預訓練，UIE可以有效地捕獲、共享和傳輸IE能力。
- 2013年4月，開始主持戶外綜藝節目《赤腳的朋友們》搭檔姜虎東，金賢重，銀赫，尹施允，金範秀等藝人。
- 由女團After School出道的南韓女星金幽珍U-IE(유이/金幽珍)，近日接下保養品牌克蘭詩CLARINS的廣告代言，在IG上曬出形象照及廣告短片，大方秀出0贅肉的身材曲線，令網友忍不住大讚「身材太好了」。
即便我不認爲UIE在思想和結構上不具有非常強的創新性，但是我仍然認爲這是一項很了不起的工作，尤其是做了大量的預訓練實驗，這些工作都是非常有價值的。 並且，UIE也實實在在地爲廣大NLP研究者提供了一個務實的、好用的、快捷的工具，這似乎是與paddleNLP長期以來的追求吧（在這一方面不得不說paddle的taskflow比transformers的pipeline要更實用一些）。 可是話說回來，我們爲什麼一定要追求一個所謂的大一統的模型呢，強如transformer，也難以在任何任務上完全取代CNN和RNN的結構，這難道不是由於任務本身的差異性決定的嗎。 我們尋求共性，但不應該爲了尋求共性而尋求共性，忽視客觀存在的差異，誠然一個大一統的模型，可以收穫更多的關注和掌聲，但認爲一切學術研究，終究都要落在應用，應該更加務實。
uie整形: 結構化序列生成
具體而言，我們首先從Web收集多個大規模數據集，包括結構化（例如知識庫）、非結構化（例如原始文本）和並行（例如Wikipedia Wikidata links）數據，然後在這些異構數據集上統一預訓練UIE模型。 最後，我們通過按需微調，將預訓練好的UIE模型適應特定的下游IE任務。 論文發現，經過預訓練的UIE模型爲不同IE任務之間的知識獲取、共享和遷移提供了堅實的基礎，並且由於UIE學習了一般的IE能力，新的IE任務可以得到有效解決。 在本節中，將描述如何在統一的文本中共同制定、學習和執行各種IE任務，以構建生成架構（UIE）。 具體而言，我們首先設計結構化提取語言（SEL）來統一編碼異構提取結構，即將實體、關係、事件編碼爲統一表示。 然後，論文描述了結構模式指導器（SSI），這是一種基於模式的提示機制，用於控制UIE模型，以便爲不同的提取設置發現、關聯和生成哪個模型。
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所謂歷史編碼，就是在編碼器的輸入側，加入一個額外的嵌入層，也就是除了token-emb和seg-emb之外，又加了一個history-emb（爲什麼不提pos-emb，因爲pos-emb是在attention的位置），然後有了這樣一個embedding層，模型就可以感知到哪些位置已經作爲歷史論元出現過。 擁有甜美臉蛋、173cm高挑身材的她，曾因結實又修長的腿部線條，被網友封為「國民蜜腿」，也成為After School中最有人氣的成員之一。 但在2017年合約到期後她便轉往演員發展，並陸續推出多部電視劇。 論文在8個NVIDIA A100 GPU上訓練我們的基本模型和大模型，以實現500K步數，批次大小爲512。
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首先，由於IE任務的多樣性，有許多不同的目標結構需要提取，例如實體、關係、事件等。 其次，IE任務通常是特定於需求的，使用不同的模式定義，因此需要自適應地控制提取過程。 2） 論文設計了一個統一的結構生成網絡，該網絡通過結構抽取語言將異構IE結構編碼爲統一的表示，並通過結構模式指導機制控制要發現、關聯和生成的UIE模型。 當時我大概記得，得到這個模型的效果的時候，我是非常意外的，但是一方面，當時我採用的bert-base模型只能處理到512的長度，並且問句佔用了一定的長度，加之中文場景下的bert-base一個字符就佔一個token，這就導致在實際應用場景下，模型的實用性是比較差的。 而且pipline結構下，連續幾個bert-base的編碼器也是挺重的，所以後來也沒有再沿着這個思路繼續做下去。 但是現在有了各種蒸餾的小模型，以及long-former等一衆處理長序列的預訓練模型，這些問題都已經不是問題，看看如今UIE發佈的幾個模型，從base到small，micro，nano，模型甚至可以應用到移動端。
uie整形: 3 實體關係聯合抽取
，Wikidata有超過9K種屬性，論文過濾掉了外部id、URL和數學類型的屬性。 通過這種方式，獲得了31K個類型的集合，並保留了1535個屬性，這些屬性可以作爲通用IE的堅實基礎。 在首爾路上隨便叫幾個人採訪， 百分之九十以上的人回答 “ UIE ”！ 她是女子組合After School的成員， 還是今年2015年夏天韓劇《上流社會》中的女主角。
uie整形: 1 實驗設置
講到這裏，我們可以發現，UIE這項工作並不是今年一下子提出來的，而是一個積累沉澱的過程，這一系列研究感覺都非常順應多數人的正常思考邏輯，一脈相承。 到這裏我們可以發現，這不就是paddle版本UIE的思路嗎。 Two-stage生成prompt，再利用prompt捕獲實體之間的關係。 與基線相比，預訓練模型在大多數數據集中達到了最先進的性能，平均F1提高了1.42%。 論文發現，這種預訓練可以有效地緩解token語義的災難性遺忘，尤其是在SPOTNAME和ASSONAME token上。
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然後，對於每個提及，通過將其鏈接到其Wikidata項的類型來識別其實體類型。 對於每個維基百科頁面，我們將文本分成句子6，並過濾掉沒有實體的句子。 最初從女團After School出道，並成功轉型演員的Uie，近期於奇幻醫療喜劇《Ghost Doctor》擔綱女主角回歸螢光幕前。 Uie擁有高挑身材、秀氣外表以及緊實健美的雙腿，憑著健康性感形象擄獲大批粉絲，更被封為「蜜大腿女神」、「國民蜜腿」，雖然如此，卻曾歷經一段極端控食期，之後才學會看淡外界聲音，而在去年年中Uie也發布系列照，自信秀出密大腿，並附文寫道「最愛現在的自己」。
NO.4 瑟雍、珍雲、趙權：2AM的瑟雍和U-IE是很好的朋友。 NO.1 千正明：在綜藝節目裡面談到喜歡的女子組合是After School，其中最喜歡U-IE，很早就是她的粉絲，想跟她學習游泳，多次表達對U-IE的欣賞。 2015年2月，參演tvN《豪苟的愛》男主角的初戀游泳女神都壽曦 ，卻因意外懷孕而再跟男主角重逢後發生的一系列複雜搞笑羅曼史。 6月U-IE再度參與SBS《上流社會》的演出，飾演一位隱藏自己的身分的女人尋找一位即使自己不是財閥女兒、也願意愛自己的男人的故事。 2013年11月，參演MBC週末劇《黃金彩虹》，U-IE飾演樂觀直率的金百元，以進步的演技抓住觀衆的心，奪得2013年MBC演技大賞特別部門女子最佳演技獎。 2013年4月，開始主持戶外綜藝節目《赤腳的朋友們》搭檔姜虎東，金賢重，銀赫，尹施允，金範秀等藝人。
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還發布了一個大規模的預訓練文本到結構模型，這將有利於未來的研究。 對於未來的工作，我們希望將UIE擴展到知識庫感知IE任務，如實體鏈接（Cao等人，2021），以及文檔軟件IE任務，如共同參考（Lee等人，2017；Lu等人，2022）。 uie整形2025 在本節中，論文將描述：1）如何預訓練一個大型UIE模型，該模型可以捕獲不同IE任務的通用IE能力；2） 如何通過快速微調使UIE適應不同設置中的不同IE任務。
在few-shot和低資源設置下，UIE顯示出強大的按需適應能力：它的性能大大優於基線。 這些結果驗證了UIE在不同IE任務、設置和場景中的有效性、普遍性和可轉移性。 表9：基於情感三元組提取任務的UIE實驗結果 表9顯示了UIE base和最新系統在四個基於觀點的情感分析數據集上的性能。 如表9所示，所提出的SEL和SSI還具有很強的可遷移性，可用於情感三元組提取，與具有特定任務體系結構的最新技術相比，其性能具有競爭力。 通過統一的預訓練，UIE base在四個數據集上比T5-v1.1-base平均提高了3.24。
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對於解碼，當時也嘗試了序列標註和雙指針兩種結構，從效果上來看，是區別不大的，序列標註由於可以再接一個CRF，效果有些微的提升，而且雙指針的過度稀疏會造成訓練緩慢的情況，加之當時所採用的數據集並沒有遇到over-lap的情況，所以最後還是採用的序列標註的方式進行解碼。 Wikidata有4000多萬個實體項目，每個項目都有相應的屬性，這些屬性表示實體之間的關聯。 對於類型字典L，將每個項視爲一個實體，使用“instance of”和“subclass of”屬性值作爲其相應的實體類型，並將其他屬性視爲實體與其他實體的關係。 來自：高能AI作者：JayJay引言：信息抽取終於走到了這一步：邁入大一統時代！ 今天爲大家介紹一篇好基友 @陸博士 的ACL22論文《Unified Structure Generation for Universal Information uie整形 Extraction》，這也是中科院和百度聯合發佈的1篇信息抽取統一建模工作UIE。
通過這種方式，不同的IE任務可以分解爲一系列原子文本到結構的轉換，所有IE模型共享相同的底層發現和關聯能力。 例如，實體提取可以被視爲發現相應實體類型的提及範圍，而事件檢測可以被重新表述爲發現具有事件類型的觸發器範圍。 爲了與基線系統進行公平比較，論文將生成的字符串級別提取結果映射到模型評估的偏移級別。 具體而言，我們通過在輸入序列中逐個找到匹配的話語來重構預測實體/觸發器提及的偏移量。
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所以，並不是論文與代碼貨不對板，而是我們在paddle的taskflow中看到的uie，與論文中的uie，是兩個不同的東西，可以看做是一個快捷調用的應用。 uie整形 畢竟，推廣一個工作最快的方式，還是開放給大家一個快捷有效的應用吧。 前段時間百度推出的UIE模型在各個NLP相關的公衆號刷屏，基本上都是以“大一統”的字眼進行介紹的，出於好奇，我也安裝了paddle，體驗了一把這個模型。
最後，構建專門用於不同IE任務的數據集和知識源既昂貴又耗時。 因此，開發一個通用IE體系結構將非常有益，該體系結構可以統一建模不同的IE任務，自適應預測異構結構，並有效地學習各種資源，論文稱之爲Universal IE。 3） uie整形 通過普遍建模IE任務和使用大規模數據集進行預訓練，UIE可以有效地捕獲、共享和傳輸IE能力。 預訓練可以同時改進所有任務，尤其是事件和情感知識很少出現在預訓練數據集中。
而後還自爆自己拍完畫報後就因要彌補拍攝前只喫雞胸肉與杏仁維持身材的辛苦，而報復性飲食，導致胖了8公斤。 NO.9 周元：U-IE在學校一直都很努力，有著很好的學習態度，當我得知將與她合作時，非常的高興。 總之，當時沒有沿着這個思路做下去，現在回顧一下感覺非常可惜，怎奈當時剛入行的我，沒有什麼經驗，對自己的直覺也不怎麼自信。