Hugging Face's logo

zjunlp
/
knowlm-13b-ie

Text Generation
Transformers
PyTorch
llama
text-generation-inference
Inference Endpoints
Model card Files Community
1
Edit model card
YAML Metadata Warning: empty or missing yaml metadata in repo card (https://huggingface.co./docs/hub/model-cards#model-card-metadata)

1.与 knowlm-13b-zhixi 的区别

与 zjunlp/knowlm-13b-zhixi 相比，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% 的数据，然后进行负采样。例如，如果数据集 A 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 a 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。

📏 2.信息抽取模板

模版template用于构造输入模型的指令instruction, 由三部分组成:

  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、关系抽取、事件抽取等。
  2. **候选标签列表{s_schema}(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{s_format}**：指明模型应如何呈现其抽取的结构化信息。

指定候选标签列表的模版:

实体命名识别(NER): 你是专门进行实体抽取的专家。已知候选的实体类型列表：{s_schema}，请你根据实体类型列表，从以下输入中抽取出可能存在的实体，如果不存在某实体就输出NAN。请按照{s_format}的格式回答。

关系抽取(RE): 你在这里扮演关系三元组识别师的角色。我将给你个输入，请根据关系列表：{s_schema}，从输入中抽取出可能包含的关系三元组，，如果不存在某关系就输出NAN，并以{s_format}的形式回答。

事件抽取(EE): 你是专门进行事件提取的专家。已知候选的事件字典：{s_schema}，请你根据事件字典，从以下输入中抽取出可能存在的事件，如果不存在某事件就输出NAN。请按照{s_format}的格式回答。

事件类型抽取(EET): 作为事件分析专员，你需要查看输入并根据事件类型名录：{s_schema}，来确定可能发生的事件。所有回答都应该基于{s_format}格式。如果事件类型不匹配，请用NAN标记。

事件论元抽取(EEA): 你是专门进行事件论元提取的专家。已知事件字典：{s_schema1}，事件类型及触发词：{s_schema2}，请你从以下输入中抽取出可能存在的论元，如果不存在某事件论元就输出NAN。请按照{s_format}的格式回答。
不指定候选标签列表的模版 
实体命名识别(NER): 分析文本内容，并提取明显的实体。将您的发现以{s_format}格式提出，跳过任何不明显或不确定的部分。

关系抽取(RE): 请从文本中抽取出所有关系三元组，并根据{s_format}的格式呈现结果。忽略那些不符合标准关系模板的实体。

事件抽取(EE): 请分析下文，从中抽取所有可识别的事件，并按照指定的格式{s_format}呈现。如果某些信息不构成事件，请简单跳过。

事件类型抽取(EET): 审视下列文本内容，并抽取出任何你认为显著的事件。将你的发现整理成{s_format}格式提供。

事件论元抽取(EEA): 请您根据事件类型及触发词{s_schema2}从以下输入中抽取可能的论元。请按照{s_format}的格式回答。
候选标签列表{s_schema} 
  NER(CLUE): ["书名", "地址", "电影", "公司", "姓名", "组织机构", "职位", "游戏", "景点", "政府"] 
  RE(DuIE): ["创始人", "号", "注册资本", "出版社", "出品公司", "作词", "出生地", "连载网站", "祖籍", "制片人", "出生日期", "主演", "改编自", ...]
  EE(DuEE-fin): {"质押": ["披露时间", "质押物占总股比", "质押物所属公司", "质押股票/股份数量", "质押物", "质押方", "质押物占持股比", "质权方", "事件时间"], "股份回购": ["回购方", "回购完成时间", "披露时间", "每股交易价格", "交易金额", "回购股份数量", "占公司总股本比例"],  ...} 
  EET(DuEE): ["交往-感谢", "组织行为-开幕", "竞赛行为-退赛", "组织关系-加盟", "组织关系-辞/离职", "财经/交易-涨价", "人生-产子/女", "灾害/意外-起火", "组织关系-裁员", ...]
  EEA(DuEE-fin): {"质押": ["披露时间", "质押物占总股比", "质押物所属公司", "质押股票/股份数量", "质押物", "质押方", "质押物占持股比", "质权方", "事件时间"], "股份回购": ["回购方", "回购完成时间", "披露时间", "每股交易价格", "交易金额", "回购股份数量", "占公司总股本比例"], ...}
结构输出格式{s_format} 
  实体命名识别(NER): (实体,实体类型) 

  关系抽取(RE): (头实体,关系,尾实体) 

  事件抽取(EE): (事件触发词,事件类型,事件论元1#论元角色1;事件论元2#论元角色2) 

  事件类型抽取(EET): (事件触发词,事件类型) 
  
  事件论元抽取(EEA): (Event Trigger,Event Type,Argument1#Argument Role1;Argument2#Argument Role2)

这些模板中的schema({s_schema})和结构输出格式({s_format})占位符被嵌入在模板中，用户必须指定。 有关模板的更全面理解，请参阅配置目录configs 和 文件ner_converter.py、re_converter.py、ee_converter.py、eet_converter.py、eea_converter.py .

3.常见的主题关系类型 

wiki_cate_schema_zh = {
    '人物': ['出生地点', '出生日期', '国籍', '职业', '作品', '成就', '籍贯', '职务', '配偶', '父母', '别名', '所属组织', '死亡日期', '兄弟姊妹', '墓地'], 
    '地理地区': ['位于', '别名', '人口', '行政中心', '面积', '成就', '长度', '宽度', '海拔'], 
    '建筑': ['位于', '别名', '成就', '事件', '创建时间', '宽度', '长度', '创建者', '高度', '面积', '名称由来'], 
    '作品': ['作者', '出版时间', '别名', '产地', '改编自', '演员', '出版商', '成就', '表演者', '导演', '制片人', '编剧', '曲目', '作曲者', '作词者', '制作商', '票房', '出版平台'], 
    '生物': ['分布', '父级分类单元', '长度', '主要食物来源', '别名', '学名', '重量', '宽度', '高度'], 
    '人造物件': ['别名', '品牌', '生产时间', '材料', '产地', '用途', '制造商', '发现者或发明者'], 
    '自然科学': ['别名', '性质', '组成', '生成物', '用途', '产地', '发现者或发明者'], 
    '组织': ['位于', '别名', '子组织', '成立时间', '产品', '成就', '成员', '创始人', '解散时间', '事件'], 
    '运输': ['位于', '创建时间', '线路', '开通时间', '途经', '面积', '别名', '长度', '宽度', '成就', '车站等级'], 
    '事件': ['参与者', '发生地点', '发生时间', '别名', '赞助者', '伤亡人数', '起因', '导致', '主办方', '所获奖项', '获胜者'], 
    '天文对象': ['别名', '属于', '发现或发明时间', '发现者或发明者', '名称由来', '绝对星等', '直径', '质量'], 
    '医学': ['症状', '别名', '发病部位', '可能后果', '病因']
}

此处 schema 提供了12种文本主题, 以及该主题下常见的关系类型。

4.转换脚本

训练数据转换

在对模型进行数据输入之前，需要将数据格式化以包含instruction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 脚本之前，请确保参考了 data 目录。该目录详细说明了每种任务所需的数据格式要求。请参考 sample.json 以了解转换前数据的格式，schema.json 则展示了 schema 的组织结构，而 processed.json 则描述了转换后的数据格式。

python kg2instruction/convert.py \
  --src_path data/NER/sample.json \
  --tgt_path data/NER/processed.json \
  --schema_path data/NER/schema.json \
  --language zh \      # 不同语言使用的template及转换脚本不同
  --task NER \         # ['RE', 'NER', 'EE', 'EET', 'EEA'] 5种任务
  --sample -1 \        # 若为-1, 则从20种指令和4种输出格式中随机采样其中一种, 否则即为指定的指令格式, -1<=sample<20
  --neg_ratio 1 \      # 表示所有样本的负采样比例
  --neg_schema 1 \     # 表示从schema中负采样的比例
  --random_sort        # 是否对指令中的schema列表进行随机排序

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。

schema_path指定schema文件(json文件)路径, schema文件共包含3行json字符串, 以固定的格式组织schema信息。这里以NER任务为例, 每行的含义如下:

["书名", "地址", "电影", ...]    # 实体类型列表
[]    # 空列表
{}    # 空字典
更多 
对于关系抽取(RE)任务
[]                                 # 空列表
["创始人", "号", "注册资本",...]      # 关系类型列表
{}                                 # 空字典

对于事件抽取(EE)任务
["交往-感谢", "组织行为-开幕", "竞赛行为-退赛", ...]    # 事件类型列表
["解雇方", "解约方", "举报发起方", "被拘捕者"]          # 论元角色列表
{"组织关系-裁员": ["裁员方", "裁员人数", "时间"], "司法行为-起诉": ["原告", "被告", "时间"], ...}    # 事件类型字典

对于事件类型抽取(EET)任务
["交往-感谢", "组织行为-开幕", "竞赛行为-退赛", ...]    # 事件类型列表
[]    # 空列表
{}    # 空字典

对于事件论元抽取(EEA)任务
["交往-感谢", "组织行为-开幕", "竞赛行为-退赛", ...]    # 事件类型列表
["解雇方", "解约方", "举报发起方", "被拘捕者"]          # 论元角色列表
{"组织关系-裁员": ["裁员方", "裁员人数", "时间"], "司法行为-起诉": ["原告", "被告", "时间"], ...}    # 事件类型字典

更详细的schema文件信息可在data目录下各个任务目录的schema.json文件中查看。

测试数据转换

对于测试数据，可以使用 kg2instruction/convert_test.py 脚本，它不要求数据包含标签（entity、relation、event）字段，只需提供input字段和相应的schema_path。

python kg2instruction/convert_test.py \
    --src_path data/NER/sample.json \
    --tgt_path data/NER/processed.json \
    --schema_path data/NER/schema.json \
    --language zh \      
    --task NER \          
    --sample 0

数据转换实例

以下是一个实体识别（NER）任务数据转换的示例：

转换前：
{
    "input": "相比之下，青岛海牛队和广州松日队的雨中之战虽然也是0∶0，但乏善可陈。", 
    "entity": [{"entity": "广州松日队", "entity_type": "组织机构"}, {"entity": "青岛海牛队", "entity_type": "组织机构"}]
}

转换后：
{
    "id": "e88d2b42f8ca14af1b77474fcb18671ed3cacc0c75cf91f63375e966574bd187", 
    "instruction": "请在所给文本中找出并列举['组织机构', '人物', '地理位置']提及的实体类型，不存在的类型请注明为NAN。回答应按(实体,实体类型)\n格式进行。", 
    "input": "相比之下，青岛海牛队和广州松日队的雨中之战虽然也是0∶0，但乏善可陈。", 
    "output": "(青岛海牛队,组织机构)\n(广州松日队,组织机构)\nNAN\nNAN"
}

转换前: 数据的格式需要符合 DeepKE/example/llm/InstructKGC/data 目录下为各项任务(如NER、RE、EE等)规定的结构。以NER任务为例，输入文本应标记为input字段，而标注数据则应标记为entity字段，它是一个包含多个entity和entity_type键值对的字典列表。

转换后: 将得到包含input文本、instruction指令（详细说明了候选标签列表['组织机构', '人物', '地理位置']和期望的输出格式(实体,实体类型)），以及output（以(实体,实体类型)形式列出在input中识别到的所有实体信息）的结构化数据。

更多
  • 转换前
关系抽取(RE): {
    "input": "如何演好自己的角色，请读《演员自我修养》《喜剧之王》周星驰崛起于穷困潦倒之中的独门秘笈", 
    "relation": [{"head": "喜剧之王", "relation": "主演", "tail": "周星驰"}]
}
事件抽取(EE): {
    "input": "消失的“外企光环”，5月份在华裁员900余人，香饽饽变“臭”了", 
    "event": [{"event_trigger": "裁员", "event_type": "组织关系-裁员", "arguments": [{"argument": "900余人", "role": "裁员人数"}, {"argument": "5月份", "role": "时间"}]}]
}
事件类型抽取(EET): {
    "input": "前两天，被称为 “ 仅次于苹果的软件服务商 ” 的 Oracle（ 甲骨文 ）公司突然宣布在中国裁员。。", 
    "event": [{"event_trigger": "裁员", "event_type": "组织关系-裁员", "arguments": [{"argument": "前两天", "role": "时间"}, {"argument": "被称为 “ 仅次于苹果的软件服务商 ” 的 Oracle（ 甲骨文 ）公司", "role": "裁员方"}]}]
}
事件论元抽取(EEA): {
    "input": "不仅仅是中国IT企业在裁员，为何500强的甲骨文也发生了全球裁员", 
    "event": [{"event_trigger": "裁员", "event_type": "组织关系-裁员", "arguments": [{"argument": "中国IT企业", "role": "裁员方"}]}, {"event_trigger": "裁员", "event_type": "组织关系-裁员", "arguments": [{"argument": "500强的甲骨文", "role": "裁员方"}]}]
}
  • 转换后
关系抽取(RE): {
    "id": "5526d8aa9520a0feaa045ae41d347cf7ca48bd84385743ed453ea57dbe743c7c", 
    "instruction": "你是专门进行关系三元组提取的专家。已知候选的关系列表：['丈夫', '出版社', '导演', '主演', '注册资本', '编剧', '人口数量', '成立日期', '作曲', '嘉宾', '海拔', '作词', '身高', '出品公司', '占地面积', '母亲']，请你根据关系列表，从以下输入中抽取出可能存在的头实体与尾实体，并给出对应的关系三元组，如果不存在某关系就输出NAN。请按照(头实体,关系,尾实体)\n的格式回答。", 
    "input": "如何演好自己的角色，请读《演员自我修养》《喜剧之王》周星驰崛起于穷困潦倒之中的独门秘笈", 
    "output": "NAN\nNAN\nNAN\n(喜剧之王,主演,周星驰)\nNAN\nNAN\nNAN\nNAN\nNAN\nNAN\nNAN\nNAN\nNAN\nNAN\nNAN\nNAN"
}
事件抽取(EE): {
    "id": "f4dcda5576849c77df664c9318d136c36a663f11ad8af98e2794b113884fa69c", 
    "instruction": "你是专门进行事件提取的专家。已知候选的事件字典：{'人生-婚礼': ['时间', '参礼人员', '地点', '结婚双方'], '组织关系-停职': ['所属组织', '停职人员', '时间'], '交往-会见': ['时间', '会见主体', '地点', '会见对象'], '组织关系-解约': ['时间', '被解约方', '解约方'], '组织行为-开幕': ['时间', '地点', '活动名称'], '人生-求婚': ['时间', '求婚对象', '求婚者'], '人生-失联': ['失联者', '时间', '地点'], '产品行为-发布': ['时间', '发布方', '发布产品'], '灾害/意外-洪灾': ['时间', '受伤人数', '地点', '死亡人数'], '产品行为-上映': ['时间', '上映方', '上映影视'], '组织行为-罢工': ['所属组织', '罢工人数', '时间', '罢工人员'], '人生-怀孕': ['时间', '怀孕者'], '灾害/意外-起火': ['时间', '受伤人数', '地点', '死亡人数'], '灾害/意外-车祸': ['时间', '受伤人数', '地点', '死亡人数'], '司法行为-开庭': ['时间', '开庭法院', '开庭案件'], '交往-探班': ['探班主体', '时间', '探班对象'], '竞赛行为-退役': ['时间', '退役者'], '组织关系-裁员': ['时间', '裁员人数'], '财经/交易-出售/收购': ['时间', '收购方', '交易物', '出售价格', '出售方'], '组织关系-退出': ['退出方', '时间', '原所属组织'], '竞赛行为-禁赛': ['时间', '被禁赛人员', '禁赛机构', '禁赛时长']}，请你根据事件字典，从以下输入中抽取出可能存在的事件，如果不存在某事件就输出NAN。请按照(事件触发词,事件类型,事件论元1#论元角色1;事件论元2#论元角色2)\n的格式回答。", 
    "input": "消失的“外企光环”，5月份在华裁员900余人，香饽饽变“臭”了", 
    "output": "NAN\nNAN\nNAN\nNAN\nNAN\nNAN\nNAN\nNAN\nNAN\nNAN\nNAN\nNAN\nNAN\nNAN\nNAN\nNAN\nNAN\n(裁员,组织关系-裁员,时间#5月份;裁员人数#900余人)\nNAN\nNAN\nNAN"
}
事件类型抽取(EET): {
    "id": "17aae856c45d7c75f1850d358dc81268a2a9604dce3b98865b3896d0f37a49ef", 
    "instruction": "作为事件分析专员，你需要查看输入并根据事件类型名录：['人生-订婚', '灾害/意外-坍/垮塌', '财经/交易-涨价', '组织行为-游行', '组织关系-辞/离职', '交往-会见', '人生-结婚', '竞赛行为-禁赛', '组织关系-裁员', '灾害/意外-袭击', '司法行为-约谈', '人生-婚礼', '竞赛行为-退役', '人生-离婚', '灾害/意外-地震', '财经/交易-跌停', '产品行为-发布', '人生-求婚', '人生-怀孕', '组织关系-解约', '财经/交易-降价']，来确定可能发生的事件。所有回答都应该基于(事件触发词,事件类型)\n格式。如果事件类型不匹配，请用NAN标记。", 
    "input": "前两天，被称为 “ 仅次于苹果的软件服务商 ” 的 Oracle（ 甲骨文 ）公司突然宣布在中国裁员。。", 
    "output": "NAN\nNAN\nNAN\nNAN\nNAN\nNAN\nNAN\nNAN\n(裁员,组织关系-裁员)\nNAN\nNAN\nNAN\nNAN\nNAN\nNAN\nNAN\nNAN\nNAN\nNAN\nNAN\nNAN"
}
事件论元抽取(EEA): {
    "id": "5079d3cb44e94ca9b0749e687b1b19edc94b60fc2c1eb97b2154bbeb93ad3955", 
    "instruction": "你是专门进行事件论元提取的专家。已知事件字典：{'组织关系-裁员': ['裁员方']}，事件类型及触发词：[{'event_type': '组织关系-裁员', 'event_trigger': '裁员'}]，请你从以下输入中抽取出可能存在的论元，如果不存在某事件论元就输出NAN。请按照(事件触发词,事件类型,事件论元1#论元角色1;事件论元2#论元角色2)\n的格式回答。", 
    "input": "不仅仅是中国IT企业在裁员，为何500强的甲骨文也发生了全球裁员", 
    "output": "(裁员,组织关系-裁员,裁员方#中国IT企业)\n(裁员,组织关系-裁员,裁员方#500强的甲骨文)"
}

5.使用

我们提供了可直接使用 zjunlp/knowlm-13b-ie 模型进行推理的脚本inference.py, 请参考 README.md 配置环境等。

CUDA_VISIBLE_DEVICES="0" python src/inference.py \
    --model_name_or_path 'models/knowlm-13b-ie' \
    --model_name 'llama' \
    --input_file 'data/NER/processed.json' \
    --output_file 'results/ner_test.json' \
    --fp16 \
    --bits 4

如果GPU显存不足够, 可以采用 --bits 8 或 --bits 4

6.评估

我们提供一个位于 evaluate.py 的脚本，用于将模型的字符串输出转换为列表并计算 F1 分数。

python kg2instruction/evaluate.py \
  --standard_path data/NER/processed.json \
  --submit_path data/NER/processed.json \
  --task ner \
  --language zh
Downloads last month
648
Inference Examples
Text Generation
This model does not have enough activity to be deployed to Inference API (serverless) yet. Increase its social visibility and check back later, or deploy to Inference Endpoints (dedicated) instead.

Collection including zjunlp/knowlm-13b-ie