— 1.与knowlm-13b-zhixi 的区别 — 📏 2.信息抽取模板 — 3.常见的主题关系类型 — 4.现成数据集 — 5.转换脚本 — 6.使用 — 7.评估 与 zjunlp/knowlm-13b-zhixi 相比,zjunlp/knowlm-13b-ie zjunlp/knowlm-13b-ie 在信息抽取方面表现出略强的实用性,但其一般适用性下降。 zjunlp/knowlm-13b-ie从中英文信息抽取数据集中采样约10%包含标签 [a,b,c,d,e,f]，我们首先从 A 中采样出 10% 的数据。对于给定的样本s，它可能只包含标签 а 和b。我们随机地添加原本没有的关系,比如来自指定关系候选列表的 c 和d。当遇到这些额外的关系时,模型可能会输出类似 ‘NAN’的文本。这种方法使模型在一定程度上具备生成 ‘NAN’输出的能力,增强了其信息抽取能力,但削弱了其泛化能力。 Инструкции по шаблону для шаблона, по шаблону: 1.任务描述:明确模型的职能及其需完成的任务,例如实体识别、事件抽取等。 2.候选标签列表{схема}(可选):定义模型需要提取的标签类别,如实体类型、关系类型、事件类型等。 3. 结构化输出格式{sformat}**: 指明模型应如何呈现其抽取的结构化信息。这些模板中的schema({sschema})和结构输出格式({sformat})占位符被嵌入在模板中,用户必须指定。 Загрузите configs в файл nerconverter.py、reconverter.py、eeconverter.py、eetconverter.py、eea_converter.py . 在对模型进行数据输入之前,需要将数据格式化以包含inst ruction和input字段。为此,我们提供了一个脚本kg2instruction/convert.py，它可以将数据批量转换成模型可以直接使用的格式。 > 在使用kg2instruction/convert.py данные по 脚本之前, 请确保参考了Образец файла sample.json.以了解转换前数据的格式，schema.json 了 示了 Schema 的组织结构，而processed.json则描述了转换后的数据格式。 负采样: 假设数据集 A 包含标签[a,b,c,d,e,f]，对于某个给定的样本 s,它可能仅涉及标签 a和b。我们的目标是随机从候选关系列表中引入一些原本与 s 无关的关系，比如 c 和d。然而，值得注意的是，在输出中，c 和 d 的标签要么不被输出,要么输出为NAN。…
Модальности:
Генерация текста
Задача: Генерация текста
Автор: zjunlp
Теги: llama, text-generation-inference, endpoints_compatible
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