数据预处理过程中，如何获得当前样本的输入文本和实体embedding？

要获取当前样本的输入文本及其实体的embedding，您可以遵循以下步骤：

1.实体抽取:

• 首先，使用UIE小样本实体抽取模型对输入文本进行处理。输入应为JSON格式，示例如下[1]： json { "content": "亨利·希姆斯(Henry Sims),1990年3月27日出生于美国马里兰州巴尔的摩( Baltimore, MD),美国职业篮球运动员,司职中锋,效力于NBA费城76人队" } 或者，如果您希望指定抽取的实体类型，可以加入labels字段： json { "content": "亨利·希姆斯(Henry Sims),1990年3月27日出生于美国马里兰州巴尔的摩( Baltimore, MD),美国职业篮球运动员,司职中锋,效力于NBA费城76人队", "labels": ["人物", "组织机构", "日期", "地理位置", "数量"] }
• 这一步骤将从文本中抽取出所需的实体信息。

2.文本向量化:

• 对于抽取到的实体或整个输入文本，接下来应用文本向量化模型将其转换为embedding。例如，使用Embedding服务的请求参数格式如下[2]： json { "input": ["待向量化的内容"], "model":"ops-text-embedding-001", "is_query" : true } 其中，input字段应替换为实际的文本或实体字符串，model可选择不同的预训练模型以适应不同需求。

3.向量生成:

• 另一个向量化示例通过rds_embedding服务实现，其请求体模板如下[3]： json { "input": {"texts":["%s"]}, "model":"text-embedding-v1", "parameters":{"text_type":"query"} } 将%s替换为实际文本内容，选择合适的模型进行embedding生成。

综上所述，通过实体抽取模型处理原始文本以识别关键实体，随后利用文本向量化技术将这些实体或整个文本转换为embedding表示，即可完成数据预处理过程中的文本和实体embedding获取。