OpenUE : Un outil ouvert d'extraction universelle à partir de texte

Le traitement du langage naturel englobe une grande variété de tâches nécessitant une compréhension au niveau des tokens ou des phrases. Dans cet article, nous proposons une observation simple selon laquelle la plupart de ces tâches peuvent être représentées à l’aide d’un format universel d’extraction unique. Nous introduisons un modèle prototype et mettons à disposition un outil open source et extensible appelé OpenUE, dédié à diverses tâches d’extraction. OpenUE permet aux développeurs d’entraîner des modèles personnalisés pour extraire des informations à partir de textes, tout en offrant une validation rapide des modèles aux chercheurs. En outre, OpenUE intègre divers modules fonctionnels afin de garantir une modularité et une extensibilité suffisantes. En complément de cet outil, nous avons déployé une démonstration en ligne avec des API RESTful, permettant une extraction en temps réel sans nécessiter d’entraînement ni de déploiement supplémentaires. De plus, ce système en ligne peut effectuer l’extraction d’informations dans plusieurs tâches, notamment l’extraction de triplets relationnels, la détection de slots et d’intentions, l’extraction d’événements, etc. Nous mettons à disposition le code source, les jeux de données et les modèles pré-entraînés afin de favoriser les recherches futures à l’adresse suivante : http://github.com/zjunlp/openue.