يعاني استخراج المعلومات من أهداف متنوعة، وبنى غير متجانسة، ونماذج خاصة بالطلب. في هذا البحث، نقترح إطارًا موحدًا لتوليد النص إلى البنية، يُسمى UIE، يمكنه نمذجة مهام استخراج المعلومات المختلفة بشكل شامل، وتوليد البنى المستهدفة بطرق تكيفية، والتعلم التعاوني لقدرات استخراج المعلومات العامة من مصادر مختلفة للمعرفة. بصفة خاصة، يقوم UIE بتشفير مختلف بنى الاستخراج بشكل موحد عبر لغة استخراج منظمة (structured extraction language)، ويولد الاستخراجات المستهدفة بطريقة تكيفية عبر آلية دعوة قائمة على النموذج - مرشد البناء الهيكلي (structural schema instructor)، ويستوعب القدرات المشتركة لاستخراج المعلومات عبر نموذج كبير تم تدريبه على نطاق واسع للنص إلى البنية. أظهرت التجارب أن UIE حقق أفضل الأداء في 4 مهام لاستخراج المعلومات، 13 مجموعة بيانات، وفي جميع الإعدادات المشرف عليها والموارد القليلة وأمثل القليل (few-shot) لسلسلة واسعة من مهام استخراج الكيانات والعلاقات والأحداث والمشاعر وأدوات توحيد هذه المهام. قد أكدت هذه النتائج فعالية UIE وشموليتها وقدرتها على النقل.