一种基于Transformer的统一信息抽取方法

本发明公开了一种基于Transformer的统一信息抽取方法，属于自然语言处理技术领域，本发明通过序列到序列的建模方式实现信息抽取任务的统一化。该方法有效降低了各独立模型间的参数冗余，并通过预训练语言模型在低资源场景下依然能够实现准确的实体、关系、分类等多维度信息抽取。同时，采用有限状态机对生成过程进行约束，进一步确保了在复杂文本条件下输出结果的精准结构化，显著提升了整体抽取效果和系统应用的灵活性。