2022年了，有人说信息抽取领域早已是诸神黄昏。然而即使这样，依然“内卷”不止。似乎这个卷成麻花的领域已经看不到希望？
但是不久前，这个沉寂之地忽然翻起了浪花，一篇发表在ACL2022上的工作，昭示着这个领域终于获得了里程碑式的突破。
用一个架构实现了对该领域诸多子任务的统一建模，就好像秦始皇终于实现了大一统，消除了各个诸侯国之间不互通的度量衡（不是）。
之所以说是里程碑式的突破，是因为这项工作，屠爆了学术界榜单，成为信息抽取领域学术层面的最新SOTA；并且是人人可傻瓜式使用的开源工具，这意味着在这个应用场景非常广泛的领域，它能够快速的大规模落地开花～
原本应为任务难度大，落地成本居高不下的信息抽取，在各个领域都有了史无前例的可能性。无论是实体抽取还是事件抽取，都可以做到简洁并且精准！简直好用到让人觉得有点梦幻了！
这不禁让人好奇，这个开源工具的背后是怎么做到的呢？
这个在ACL2022大放异彩的信息抽取技术UIE，联合增强语言模型ERNIE3.0，强强联合带来让人惊艳的效果！
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拥有“十八般武艺”的UIE不仅具备超强的zero-shot开放域信息抽取能力，还身具小样本定制训练能力。所以哪怕它在某些场景中表现欠佳，只要人工标几个样本丢过去就能大幅提升效果。这个强大的Few-Shot能力是工具在大量长尾场景落地的最后一公里保障。
简单来说，UIE借鉴近年来火热的Prompt概念，将希望抽取的Schema信息转换成“线索词” （Schema-basedPrompt）作为模型输入的前缀（SSI），使得模型理论上能够适应不同领域和任务的Schema信息，并按需抽取出线索词指向的内容，生成结构化语言表述的抽取结果（SEL）从而实现开放域环境下的通用信息抽取。
经过UIE预训练后，模型的小样本学习能力得到了极大的提升，这便是UIE工具具备强大定制化能力，进而实现中长尾行业落地的关键。
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当然，对于NLPer来说，最关心的还是能够对做科研，写论文有什么帮助？
不论是继续读博还是为了后面优质的就业机会，甚至就算是毕业，也对论文水平和质量有要求。
而对于发论文，最核心的一点仍然是你的工作有没有作出贡献，有没有创新。
那么及时了解领域内最前沿的技术，了解最新的sota，对于激发出一个好的idea，至关重要。
9月28、29日，大牛带你精读前沿论文，掌握最新sota，为你的科研答疑解惑。
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