PaddleNLP通用信息抽取模型：UIE【信息抽取{实体关系抽取、中文分词、精准实体标。情感分析等}、文本纠错、问答系统、闲聊机器人、定制训练】

0. PaddleNLP 一键预测能力 Taskflow API之三大特性
   功能全面

全场景支持：覆盖NLU和NLG领域十一大经典任务。
文档级输入：支持文档级输入，解决预训练模型对输入文本的长度限制问题，大大节省用户输入长文本时的代码开发量。
定制化训练：支持用户使用自己的数据集进行定制化训练，通过自定义路径一键使用定制化训练好的模型。
简捷易用

开箱即用，学习成本低，几行代码便可完成调用。
产业级效果

聚合众多百度自然语言处理领域自研算法以及社区优秀开源模型，模型效果领先。

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参考资料：
PaddleNLP通用信息抽取技术UIE【一】产业应用实例：信息抽取{实体关系抽取、中文分词、精准实体标。情感分析等}、文本纠错、问答系统、闲聊机器人、定制训练
PaddleNLP–UIE（二）–小样本快速提升性能（含doccona标注）
uie模型微调个人总结
信息抽取新SOTA: UIE–首个结构化生成式信息抽取预训练语言模型，一统信息抽取四大任务
信息抽取大一统：百度中科院发布通用抽取模型UIE，刷新13个IE数据集SOTA！