基于PaddleNLP开源的抽取式UIE进行医学命名实体识别
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。
本项目使用torch进行复现微调，并在CMeEE数据集上进行效果测试。本项目仅做了命名实体部分，后续会在ark-nlp项目中加入关系抽取和事件抽取等任务。
数据下载
pip install ark-nlp
pip install pandas
项目目录按以下格式设置
│
├── data # 数据文件夹
│ ├── source_datasets
│ ├── task_datasets
│ └── output_datasets
│
├── checkpoint # 存放训练好的模型
│ ├── ...
│ └── ...
│
└── example.ipynb # 代码下载数据并解压到data/source_datasets中，运行example.ipynb文件
为了方便使用，已将paddle模型的权重转化成huggingface的格式，并上传至huggingface：https://huggingface.co/freedomking/prompt-uie-base
运行一到两轮后提交至CBLUE进行测评，大概在65-66左右，已高于大部分的基线模型
感谢PaddleNLP的开源分享