ERNIE0-IE 2.0

简介

• ERNIE-IE 2.0是专门基于ERNIE 2.0模型在开放域信息抽取领域进行优化的模型
• 开放域信息抽取利用单一模型支持多种类型的开放抽取任务，用户可以使用自然语言自定义抽取目标，无需训练即可抽取输入文本中的对应信息。
• ERNIE-IE 2.0技术方案是，将各种类型的信息抽取任务统一转化为自然语言的形式，并进行多任务联合训练，进而支持零样本信息抽取。模型的输入是待抽取文本（content）和自然语言描述的抽取目标（prompt），prompt通常建议的结构为“A的B”或“B”的形式，如下例子：

content：出租方：小明 地址：筒子街12号 电话：12345678900　承租方：小红　地址：新华路8号 电话：18345678901
prompt：地址  
result：筒子街12号，新华路8号

content：出租方：小明 地址：筒子街12号 电话：12345678900　承租方：小红　地址：新华路8号 电话：18345678901
prompt：小明的地址  
result：筒子街12号

适用场景

适用的场景不限于命名实体、关系、事件论元、事件描述片段、评价、评价维度、观点词、情感倾向等。

模型效果

zero-shot效果

其它相关介绍可参考： http://chanpin.family.baidu.com/article/150747

模型大小

为了适用于不同的性能要求，信息抽取的模型适配了tiny和large两种大小的模型，效果如下：

使用方式

目前我们在开放域信息抽取任务中提供了详细的ERNIE-IE 2.0使用Demo，请移步开放域信息抽取