本示例将通过BiGRU-CRF和ERNIE + FC两类模型，演示如何从用户提供的快递单中，抽取姓名、电话、省、市、区、详细地址等内容，形成结构化信息。辅助物流行业从业者进行有效信息的提取，从而降低客户填单的成本。
执行以下命令，下载并解压示例数据集：
python download.py --data_dir ./waybill_ie数据示例如下：
1^B6^B6^B2^B0^B2^B0^B0^B0^B7^B7^B宣^B荣^B嗣^B甘^B肃^B省^B白^B银^B市^B会^B宁^B县^B河^B畔^B镇^B十^B字^B街^B金^B海^B超^B市^B西^B行^B5^B0^B米 T-B^BT-I^BT-I^BT-I^BT-I^BT-I^BT-I^BT-I^BT-I^BT-I^BT-I^BP-B^BP-I^BP-I^BA1-B^BA1-I^BA1-I^BA2-B^BA2-I^BA2-I^BA3-B^BA3-I^BA3-I^BA4-B^BA4-I^BA4-I^BA4-I^BA4-I^BA4-I^BA4-I^BA4-I^BA4-I^BA4-I^BA4-I^BA4-I^BA4-I^BA4-I^BA4-I
1^B3^B5^B5^B2^B6^B6^B4^B3^B0^B7^B姜^B骏^B炜^B云^B南^B省^B德^B宏^B傣^B族^B景^B颇^B族^B自^B治^B州^B盈^B江^B县^B平^B原^B镇^B蜜^B回^B路^B下^B段 T-B^BT-I^BT-I^BT-I^BT-I^BT-I^BT-I^BT-I^BT-I^BT-I^BT-I^BP-B^BP-I^BP-I^BA1-B^BA1-I^BA1-I^BA2-B^BA2-I^BA2-I^BA2-I^BA2-I^BA2-I^BA2-I^BA2-I^BA2-I^BA2-I^BA3-B^BA3-I^BA3-I^BA4-B^BA4-I^BA4-I^BA4-I^BA4-I^BA4-I^BA4-I^BA4-I
数据集中以特殊字符"\t"分隔文本、标签，以特殊字符"\002"(示例中显示为"^B")分隔每个字。标签的定义如下：
| 标签 | 定义 | 标签 | 定义 |
|---|---|---|---|
| P-B | 姓名起始位置 | P-I | 姓名中间位置或结束位置 |
| T-B | 电话起始位置 | T-I | 电话中间位置或结束位置 |
| A1-B | 省份起始位置 | A1-I | 省份中间位置或结束位置 |
| A2-B | 城市起始位置 | A2-I | 城市中间位置或结束位置 |
| A3-B | 县区起始位置 | A3-I | 县区中间位置或结束位置 |
| A4-B | 详细地址起始位置 | A4-I | 详细地址中间位置或结束位置 |
| O | 无关字符 |
数据标注采用BIO模式。其中 B(begin) 表示一个标签类别的开头，比如 P-B 指的是姓名的开头；相应的，I(inside) 表示一个标签的延续。O表示Outside无关字符。更多标注模式介绍请参考Inside–outside–beginning (tagging)
本项目提供了两种模型结构，一种是BiGRU+CRF结构，另一种是ERNIE+FC结构，前者显存占用小，推理速度快；后者能够在更快收敛并取得更高的精度，但推理速度较慢。
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
python run_bigru_crf.pyexport CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
python run_ernie.py使用动态图训练结束之后，还可以将动态图参数导出成静态图参数，具体代码见export_model.py。静态图参数保存在output_path指定路径中。 运行方式：
python export_model.py --params_path ernie_ckpt/model_80.pdparams --output_path=./output
其中params_path是指动态图训练保存的参数路径，output_path是指静态图参数导出路径。
导出模型之后，可以用于部署，deploy/python/predict.py文件提供了python部署预测示例。运行方式：
python deploy/python/predict.py --model_dir ./output
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
python run_ernie_crf.py