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。 论文在8个NVIDIA A100 GPU上训练我们的基本模型和大模型，以实现500K步数，批次大小为512。 ，Wikidata有超过9K种属性，论文过滤掉了外部id、URL和数学类型的属性。 通过这种方式，获得了31K个类型的集合，并保留了1535个属性，这些属性可以作为通用IE的坚实基础。 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。
而後還自爆自己拍完畫報後就因要彌補拍攝前只吃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。 总之，当时没有沿着这个思路做下去，现在回顾一下感觉非常可惜，怎奈当时刚入行的我，没有什么经验，对自己的直觉也不怎么自信。 20年的时候，看过一个叫做“history uie 整形 embedding”，也就是历史编码的工作，记得好像也是百度团队做的，后来我沿着这个思路也做了一点工作。 uie 整形 近日她雖沒有新作品的消息，卻接下保養品牌代言，在網路上釋出多張形像照，只見她穿著緊身高衩泳衣，將衣服脫掉露出修長美腿及凹凸有致的好身材十分吸睛，影片中她更大方上空全裸秀出美背，網友看到紛紛留言「天哪！這是什麼神仙身材」、「美到炸裂」、「根本超模身材」。 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」。 Uie最近在IG限時動態公開真實體重數字，居然只有49.8公斤，以她的身高173公分換算BMI值（身體質量指數）的話，只有16.6，一般低於18.5算是過輕，粉絲都希望她趕緊吃肥一些。
uie 整形: 「蜜大腿女神」Uie近況曝光！臉頰凹陷「變骷顱」惹心疼
UIE模型在几乎所有数据集和任务上都实现了最先进（SOTA）的性能，即使没有预训练（SEL）。 1） 论文提出了UIE，这是一种统一的文本到结构生成体系结构，它可以通用地建模不同的IE任务，自适应地生成目标结构，并从不同的知识源协作学习通用的IE能力。 与以往IE研究侧重于开发更有效的任务专用模型相比，论文旨在在统一的文本到结构框架中对各种IE任务进行通用建模，这将大大有利于IE系统的快速开发、有效的知识共享和快速适应。 首先对于关系抽取和事件抽取这两项任务，我认为其本质上并没有太大的差异，其差别在于触发词作为实体的特殊性，如果两个事情本身就是一致的，它们之间的统一，也谈不上是“大”一统吧。 我们发现，基于模式的提示可以：1）有效地指导UIE的SEL生成，从而将通用IE能力转移到新的IE任务中；2） 自适应地控制要发现、关联和生成的内容，以便跨不同标签和任务更好地共享语义知识。
具体而言，UIE通过结构化提取语言对不同的提取结构进行统一编码，通过基于模式的提示（prompt）机制自适应生成目标提取，并通过大规模预训练的文本到结构模型捕获常见IE能力。 实验表明，UIE在4个IE任务、13个数据集上，以及在所有有监督、低资源和few-shot设置上，对广泛的实体、关系、事件和情感提取任务及其统一，都取得了最先进的性能。 论文提出了一个统一的文本到结构生成框架UIE，该框架可以对不同的IE任务进行通用建模，自适应地生成目标结构，并且可以从不同的知识源中学习通用的IE能力。 实验结果表明，UIE在有监督和低资源环境下都取得了非常有竞争力的性能，验证了其通用性、有效性和可迁移性。 还发布了一个大规模的预训练文本到结构模型，这将有利于未来的研究。
uie 整形: 流量YouTube頻道宣布「停更」 粉絲淚留：從國小開始看到現在
与以往将标签视为特定符号的IE研究相比，文本到结构生成范式将标签视为自然语言标记。 表3：端到端IE任务的低资源结果，其中AVE-S（hot）和AVE-R（atio）分别是3个few-shot设置和3个低资源设置的平均性能表3：端到端IE任务的低资源结果，其中AVE-S（hot）和AVE-R（atio）分别是3个few-shot设置和3个低资源设置的平均性能平均性能o）进行了低资源实验。 在few-shot实验中，论文为训练集中的每个实体/关系/事件/情绪类型抽取了1/5/10个句子。 为了避免随机抽样的影响，用不同的样本重复每个实验10次，并将其平均结果报告为之前的工作（Huang等人，2021）。 1） 通过使用有效的SEL语言将IE建模为文本到结构的生成和编码，UIE为IE提供了一个有效的通用架构。
关系严格：具有严格匹配的关系，如果一个关系的关系类型正确，并且所提到的相关实体的偏移量和实体类型正确，则该关系是正确的。 現年31歲的南韓女星Uie（譯名金宥真），身高171公分的她，擁有一雙傲人長腿，更被封為「蜜大腿女神」，好身材令人稱羨不已，想不到近日她卻遭爆疑似莫名「暴瘦」，雙頰凹陷，瘦到鎖骨明顯突起，憔悴樣貌，嚇壞不少粉絲。 2017年1月25日，U-IE所屬經紀公司Pledis娛樂相關負責人透過媒體告知：U-IE與李相侖已分手，分手原因是工作忙碌自然疏遠。
uie 整形: 结构化序列生成
我隐约记得那篇文章我实验过，但是效果并不太好，所以后来就没有再关注，只是记得好像是去年NAACL还是EMNLP的论文，但是找了一圈也没找到，直到昨天才尴尬地发现，那篇文章也是ACL，而且作者就是UIE的作者。。。 说回正牌的UIE本身，我第一眼看到UIE论文的时候，我一下子就联想到了另一篇论文，隐约记得是文本到事件的一个生成任务，生成的就是结构化的事件，于是再根据生成的这个结构化序列解码成事件。 对于解码，当时也尝试了序列标注和双指针两种结构，从效果上来看，是区别不大的，序列标注由于可以再接一个CRF，效果有些微的提升，而且双指针的过度稀疏会造成训练缓慢的情况，加之当时所采用的数据集并没有遇到over-lap的情况，所以最后还是采用的序列标注的方式进行解码。
但是从任务形式上看，我们又不能否认，prompt+text的结构统一了任务的形式，让各个原本我们认为不同的任务，得以一同训练。 讲到这里，我们可以发现，UIE这项工作并不是今年一下子提出来的，而是一个积累沉淀的过程，这一系列研究感觉都非常顺应多数人的正常思考逻辑，一脉相承。 Two-stage生成prompt，再利用prompt捕获实体之间的关系。
uie 整形: 通用信息抽取的统一结构生成
Uie近日遭爆莫名暴瘦，2日她在IG更新現況，卻嚇壞不少粉絲，只見照片中的她，戴著一頂黑色書童帽，臉色相當憔悴，不僅黑眼圈暗沉，雙頰更不自然激瘦，連帽子都快撐不起來的感覺，露出的手腕更是讓人嚇了一大跳，宛如骷顱頭般的纖細手腕，讓粉絲看了相當心疼。 uie 整形 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吃一餐，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。 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 韩政秀：KBS2超人气水木剧《推奴》中以名品腹肌著称的“崔将军”韩政秀，他选择的理想型是女子组合成员昭熙、U-IE、佳人。
- 例如，将span“Steve”定位为个人实体，将“excited”定位为情感表达。
- 所以在读论文的时候，我是带着一种排斥的心理在读的，明明别人已经做过的内容，怎么又做一遍还能发顶会，这都是去年就已经有的思想了。
- 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。
- 現年31歲的南韓女星Uie（譯名金宥真），身高171公分的她，擁有一雙傲人長腿，更被封為「蜜大腿女神」，好身材令人稱羨不已，想不到近日她卻遭爆疑似莫名「暴瘦」，雙頰凹陷，瘦到鎖骨明顯突起，憔悴樣貌，嚇壞不少粉絲。
- NO.13 韩政秀：KBS2超人气水木剧《推奴》中以名品腹肌著称的“崔将军”韩政秀，他选择的理想型是女子组合成员昭熙、U-IE、佳人。
- ，Wikidata有超过9K种属性，论文过滤掉了外部id、URL和数学类型的属性。
但是现在有了各种蒸馏的小模型，以及long-former等一众处理长序列的预训练模型，这些问题都已经不是问题，看看如今UIE发布的几个模型，从base到small，micro，nano，模型甚至可以应用到移动端。 我们可以看到，SEL的优点是：1）统一编码不同的IE结构，因此不同的IE任务可以建模为相同的文本到结构生成过程；2） 高效地表示同一结构中句子的所有提取结果，可以自然地进行联合提取；3） 生成的输出结构非常紧凑，大大降低了解码的复杂度。 3） 论文通过统一的预训练算法对大规模文本到结构生成模型进行预训练。
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。 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，参演MBC周末剧《黄金彩虹》，U-IE饰演乐观直率的金百元，以进步的演技抓住观众的心，夺得2013年MBC演技大赏特别部门女子最佳演技奖。
- IE中的这些文本到结构的转换可以进一步分解为几个原子转换操作：1）Spotting，定位与给定特定语义类型相关的spans（Kripke和Munitz，1971；Chen和Yuille，2004）。
- 对于解码，当时也尝试了序列标注和双指针两种结构，从效果上来看，是区别不大的，序列标注由于可以再接一个CRF，效果有些微的提升，而且双指针的过度稀疏会造成训练缓慢的情况，加之当时所采用的数据集并没有遇到over-lap的情况，所以最后还是采用的序列标注的方式进行解码。
- 实验表明，UIE在4个IE任务、13个数据集上，以及在所有有监督、低资源和few-shot设置上，对广泛的实体、关系、事件和情感提取任务及其统一，都取得了最先进的性能。
- 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。
- 在本节中，论文将描述：1）如何预训练一个大型UIE模型，该模型可以捕获不同IE任务的通用IE能力；2） 如何通过快速微调使UIE适应不同设置中的不同IE任务。
- 因此，开发一个通用IE体系结构将非常有益，该体系结构可以统一建模不同的IE任务，自适应预测异构结构，并有效地学习各种资源，论文称之为Universal IE。
因此，开发一个通用IE体系结构将非常有益，该体系结构可以统一建模不同的IE任务，自适应预测异构结构，并有效地学习各种资源，论文称之为Universal IE。 3） 通过普遍建模IE任务和使用大规模数据集进行预训练，UIE可以有效地捕获、共享和传输IE能力。 预训练可以同时改进所有任务，尤其是事件和情感知识很少出现在预训练数据集中。 它证明了SEL是IE的一种统一的、跨任务的可迁移结构化表示，它允许UIE在不同的信息提取任务之间共享学习到的能力和信息。 论文在4个主要IE任务（实体/关系/事件/情感提取及其统一）的13个数据集上进行了实验，并在有监督、低资源和few-shot设置下进行了实验。 在有监督设置方面，UIE在所有数据集上的F1-score比最先进的任务专用体系结构提高了1.42%。
所以，并不是论文与代码货不对板，而是我们在paddle的taskflow中看到的uie，与论文中的uie，是两个不同的东西，可以看做是一个快捷调用的应用。 uie 整形 毕竟，推广一个工作最快的方式，还是开放给大家一个快捷有效的应用吧。 其次，通过使用每个实体在维基百科中的锚文本及其入口页面中最常见的前3个名词短语来收集对每个实体的提及（Li等人，2010）。 然后，对于每个提及，通过将其链接到其Wikidata项的类型来识别其实体类型。
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。 来自：高能AI作者：JayJay引言：信息抽取终于走到了这一步：迈入大一统时代！ 今天为大家介绍一篇好基友 @陆博士 的ACL22论文《Unified Structure Generation for Universal Information Extraction》，这也是中科院和百度联合发布的1篇信息抽取统一建模工作UIE。 我个人还是比较喜欢写一些偏应用的博客，只是这次的一些发现，让我觉得实在比较有趣，就忍不住记录一下。 可是话说回来，我们为什么一定要追求一个所谓的大一统的模型呢，强如transformer，也难以在任何任务上完全取代CNN和RNN的结构，这难道不是由于任务本身的差异性决定的吗。 我们寻求共性，但不应该为了寻求共性而寻求共性，忽视客观存在的差异，诚然一个大一统的模型，可以收获更多的关注和掌声，但认为一切学术研究，终究都要落在应用，应该更加务实。
uie 整形: 3 实体关系联合抽取
首先，由于IE任务的多样性，有许多不同的目标结构需要提取，例如实体、关系、事件等。 其次，IE任务通常是特定于需求的，使用不同的模式定义，因此需要自适应地控制提取过程。 2） 论文设计了一个统一的结构生成网络，该网络通过结构抽取语言将异构IE结构编码为统一的表示，并通过结构模式指导机制控制要发现、关联和生成的UIE模型。 当时我大概记得，得到这个模型的效果的时候，我是非常意外的，但是一方面，当时我采用的bert-base模型只能处理到512的长度，并且问句占用了一定的长度，加之中文场景下的bert-base一个字符就占一个token，这就导致在实际应用场景下，模型的实用性是比较差的。 而且pipline结构下，连续几个bert-base的编码器也是挺重的，所以后来也没有再沿着这个思路继续做下去。
2） Associating，通过在预定义的模式中为spans分配语义角色来关联spans（Onyshkevych，1994；Milward和Thomas，2000）。 例如，将“Steve”和“Apple”关联为Work For关系的Arg1和Arg2。 通过这种方式，不同的IE任务可以分解为一系列原子文本到结构的转换，所有IE模型共享相同的底层发现和关联能力。 例如，实体提取可以被视为发现相应实体类型的提及范围，而事件检测可以被重新表述为发现具有事件类型的触发器范围。 为了与基线系统进行公平比较，论文将生成的字符串级别提取结果映射到模型评估的偏移级别。 具体而言，我们通过在输入序列中逐个找到匹配的话语来重构预测实体/触发器提及的偏移量。
uie 整形: 实验
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