文本识别提取有效信息的模型推荐一下？
我希望根据一段文本（比如我需要从北京采购100吨化肥，需要13.9米的车常温车配送到天津，7.20可以取货）提取有效信息形成我的一个采购计划单。实现这样的一个功能，我看了下魔搭社区的算法模型库，但没有找到比较合适的，希望老师能够推荐指点一下用什么算法模型来做。
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北京阿里云ACE会长
可以使用基于深度学习的模型来解决此问题。
在深度学习领域，目前比较流行的实体识别和信息提取模型是基于序列标注（Sequence Labeling）的模型，例如基于循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）的模型（如LSTM和GRU）、基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）的模型、以及基于Transformer的模型（如BERT和RoBERTa）等。
可以尝试使用开源的实体识别和信息提取工具，如SpaCy、Stanford NER、Flair、AllenNLP等，这些工具已经在实体识别和信息提取任务上取得了不错的效果。也可以根据自己的需求和数据集的特点，自己构建和训练模型来解决这个任务。2023-07-18 16:06:45赞同 展开评论
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