请教一个机器学习PAI问题，我最近在看云小蜜faq的东西，easynlp里面是否有相关的算法呢？
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EasyNLP集成K-Global Pointer算法，支持中文信息抽取
作者：周纪咏、汪诚愚、严俊冰、黄俊导读信息抽取的三大任务是命名实体识别、关系抽取、事件抽取。命名实体识别是指识别文本中具有特定意义的实体，包括人名、地名、机构名、专有名词等；关系抽取是指识别文本中实体之间的关系；事件抽取是指识别文本中的事件信息并以结构化的形式呈现出来。信息抽取技术被广泛应用于知识图谱的构建、机器阅读理解、智能问答和信息检索系统中。信息抽取的三大任务不是相互独立的关系，而是相互依....
预约直播 | 基于预训练模型的自然语言处理及EasyNLP算法框架
点击查看直播回放一、分享议题：基于预训练模型的自然语言处理及EasyNLP算法框架二、直播时间：2022年08月24日（周三）18：00-18：30 三、 议题介绍：此次分享将深入介绍预训练语言模型的研究进展以及各种下游自然语言理解的应用；为了解决大模型落地难问题，重点展示多种知识蒸馏、基于Prompt的小样本学习等前沿自然语言处理技术。此外，在构建预训练语言模型基础上，我们进一步介绍融入多模态....
EasyNLP集成K-BERT算法，借助知识图谱实现更优Finetune
导读知识图谱（Knowledge Graph）的概念⾸次出现2012年，由Google提出，它作为⼀种⼤规模语义⽹络， 准确地描述了实体以及实体之间的关系。知识图谱最早应⽤于搜索引擎，⽤于准备返回⽤户所需的知识。随着预训练语⾔模型的不断发展，将知识图谱中的知识三元组融⼊预训练模型，对提升模型的效果有重要的作⽤。经典的知识注⼊算法直接将知识图谱中实体的词嵌⼊向量注⼊预训练模型的词嵌⼊向量中；然⽽，....
阿里云机器学习PAI开源中文NLP算法框架EasyNLP，助力NLP大模型落地
作者：临在、岑鸣、熊兮一 导读随着 BERT、Megatron、GPT-3 等预训练模型在NLP领域取得瞩目的成果，越来越多团队投身到超大规模训练中，这使得训练模型的规模从亿级别发展到了千亿甚至万亿的规模。然而，这类超大规模的模型运用于实际场景中仍然有一些挑战。首先，模型参数量过大使得训练和推理速度过慢且部署成本极高；其次在很多实际场景中数据量不足的问题仍然制约着大模型在小样本场景中的应用，提高....
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