RexUniNLU 零样本 NLU 教程：WebUI 文件上传与 NER 可视化

这表示你要找出组织机构及其创始人（必须是人物类型）、总部地点（必须是地理位置类型）。

情感分类（最简单的二分类）：

{"正向情感": null, "负向情感": null}

4. 实战演练：批量处理文件并可视化结果

4.1 准备待处理文件

首先准备一个或多个文本文件（支持.txt 格式），每个文件包含一段或多段文本。例如创建一个 news.txt 文件，内容如下：

北京 2023 年，阿里巴巴集团创始人马云在杭州宣布新的科技计划。腾讯公司首席执行官马化腾表示支持这一倡议。这两家中国科技巨头将在人工智能领域展开深度合作。

4.2 定义抽取 Schema

在 Web 界面的 Schema 输入框中，输入我们想要抽取的实体类型：

{"人物": null, "组织机构": null, "地理位置": null} 

这个 Schema 告诉模型：请从文本中找出所有的人物、组织机构和地理位置。

4.3 上传文件并开始处理

1. 点击"上传文件"按钮，选择准备好的 news.txt 文件
2. 确保 Schema 输入框中的内容正确
3. 点击"提交"按钮开始处理

处理时间取决于文本长度，一般几秒到一分钟内就能完成。

4.4 查看和分析结果

处理完成后，你会看到两个主要的结果展示区域：

结构化结果展示：

{ "人物": ["马云", "马化腾"], "组织机构": ["阿里巴巴集团", "腾讯公司"], "地理位置": ["北京", "杭州", "中国"] }

可视化结果：在可视化面板中，你会看到文本中识别出的实体用不同颜色高亮显示：

• 人物：红色高亮
• 组织机构：蓝色高亮
• 地理位置：绿色高亮

这种可视化方式让你一眼就能看出文本中的关键信息分布。

4.5 处理多个文件

如果你想批量处理多个文件，只需一次性选择所有文件上传即可。系统会依次处理每个文件，并在结果区显示每个文件的处理结果。你可以通过标签页切换查看不同文件的结果。

5. 实用技巧与注意事项

5.1 提高识别准确率的技巧

1. Schema 设计要合理：实体类型名称尽量使用常见术语，如"人物"而不是"人名"
2. 文本预处理：确保文本清晰可读，避免过多的特殊符号或乱码
3. 分段处理：过长的文本可以分成段落处理，效果更好
4. 多次尝试：如果第一次结果不理想，可以微调 Schema 重新尝试

5.2 常见问题解决

问题 1：某些实体没有被识别出来

• 解决方法：检查实体类型名称是否合适，或者尝试用同义词

问题 2：识别出错误的实体

• 解决方法：调整 Schema 定义，确保实体类型边界清晰

问题 3：处理速度较慢

• 解决方法：这是正常现象，模型在 CPU 上运行需要一定时间

5.3 结果导出与后续使用

处理完成后，你可以：

• 直接复制 JSON 结果到其他应用中使用
• 截图保存可视化结果
• 如果需要进一步处理，可以将结果导出为 JSON 文件

6. 进阶应用：自定义复杂 Schema

当你熟悉基础用法后，可以尝试更复杂的 Schema 定义来处理复杂任务：

事件抽取示例：

{ "合作事件 (事件触发词)": { "时间": null, "参与方": null, "领域": null } }

属性情感分析示例：

{ "产品评价": { "#价格": null, "#质量": null, "#服务": null } }

7. 总结

通过本教程，你已经掌握了使用 RexUniNLU 进行零样本自然语言理解的核心技能。总结一下关键要点：

1. 零样本优势：不需要训练数据，定义好 Schema 就能立即使用
2. 批量处理能力：支持上传多个文件一次性处理，大大提高效率
3. 可视化展示：直观的颜色高亮让结果一目了然
4. 灵活适配：通过调整 Schema 可以处理各种不同的理解任务

无论是处理新闻文档、分析用户评论，还是从技术文献中提取信息，RexUniNLU 都能提供强大的零样本理解能力。最重要的是，整个过程不需要任何机器学习背景，通过友好的 Web 界面就能完成所有操作。

现在就去尝试上传你自己的文件，体验零样本自然语言理解的魅力吧！