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ChatIE学习资料汇总 - 零样本信息抽取利器

RayRay
ChatIE零样本信息抽取大规模语言模型实体关系三元组抽取命名实体识别Github开源项目

ChatIE简介

ChatIE(Zero-Shot Information Extraction via Chatting with ChatGPT)是一个开源的零样本信息抽取工具,由cocacola-lab开发。它基于ChatGPT,通过提示工程的方式,将零样本信息抽取任务转化为多轮问答问题,可以自动从原始文本中抽取结构化信息,无需人工标注数据。

ChatIE主要支持以下三类任务:

  • 实体关系联合抽取(RE)
  • 命名实体识别(NER)
  • 事件抽取(EE)

并且支持中英双语。

ChatIE架构图

相关资源

1. 项目主页

2. 相关论文

3. 使用教程

项目README中提供了详细的使用说明,包括:

  • 各任务的输入输出格式
  • 示例代码
  • 本地部署步骤

4. 示例

README中还提供了丰富的示例,展示了ChatIE在各类任务上的表现:

实体关系抽取(RE)示例:

RE示例

命名实体识别(NER)示例:

NER示例

事件抽取(EE)示例:

EE示例

使用指南

  1. 克隆项目到本地
  2. 按README指引配置环境
  3. 运行前端和后端服务
  4. 在浏览器中访问ChatIE页面
  5. 选择任务类型,输入文本,获取抽取结果

ChatIE为研究人员和开发者提供了一个便捷的零样本信息抽取工具。通过本文汇总的资源,相信读者可以快速上手使用ChatIE,探索零样本信息抽取的应用。

🔔 注意:使用ChatIE需要OpenAI API key,请确保有可用的key或使用项目提供的默认key。使用默认key时可能会受到速度限制。

希望本文对您了解和使用ChatIE有所帮助!如有任何问题,欢迎在GitHub项目页面提issue讨论。

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