跨多数据集的命名实体识别开源模型
UniNER-7B-all模型结合ChatGPT生成的Pile-NER-type和Pile-NER-definition数据及Universal NER基准中40个数据集进行训练,适合多数据集的命名实体识别研究。模型在排除CrossNER和MIT数据集的情况下进行OOD评估。详细的使用指南和模型信息可以通过相关论文及GitHub仓库获得,模型适用于研究目的,遵循CC BY-NC 4.0许可协议。
UniNER-7B-all是目前表现最优秀的UniNER模型。为了训练这个模型,研究人员采用了三种不同的数据集组合:(1) 由ChatGPT生成的数据集Pile-NER-type,(2) 由ChatGPT生成的数据集Pile-NER-definition,以及(3) 在Universal NER基准测试中使用的40个监督数据集(具体请参考论文中的图4)。从每个数据集的训练部分中随机抽样最多1万个实例用于训练。值得注意的是,CrossNER和MIT数据集被排除在训练之外,这样可以用于进行OOD(开集)评估。
更详细的信息可以通过查阅我们的论文。如果你想了解如何使用这个模型,可以访问我们的代码库。
在进行推理时,可以使用以下模板:
用户将提 供文本,虚拟助手基于该文本回答问题。 用户:文本:{在这里填写输入文本} 助理:我已经阅读了这个文本。 用户:文本中哪个部分描述了{在这里填写实体类型}? 助理:{模型的预测结果以JSON格式显示}
需要注意的是,每次推理仅基于一种实体类型。如果需要针对多种实体类型进行推理,需要为每种类型分别创建实例。
该模型及其相关数据基于CC BY-NC 4.0许可协议发布,主要用于科研目的。
如果您在研究中使用了该模型,请引用以下参考文献:
@article{zhou2023universalner, title={UniversalNER: Targeted Distillation from Large Language Models for Open Named Entity Recognition}, author={Wenxuan Zhou and Sheng Zhang and Yu Gu and Muhao Chen and Hoifung Poon}, year={2023}, eprint={2308.03279}, archivePrefix={arXiv}, primaryClass={cs.CL} }
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