关键信息提取是使用SER+RE还是UIE?

[Kyo1234567]

现有一批海外英文发票和提货单，需要提取关键信息 但是 这些单据都是版式不固定，字段名称也不固定 请问这种场景SER+RE 和UIE哪个能满足要求

[GreatV]

针对您的场景——即一批版式不固定、字段名称也不固定的海外英文发票和提货单，需要提取关键信息——选择SER+RE（结构化实体识别+关系抽取）和UIE（通用信息抽取）方案，需要结合两者的特点来分析哪种更适合。

1. SER+RE 所适用的场景

SER+RE适合字段结构较为固定、或至少字段问题与答案成对固定、版式也相对规整的表单场景。其常见流程是：

• 通过SER模型将每一块文本分类到某个预设类别（如“发票号”、“日期”、“金额”等）。
• 通过RE模型抽取字段之间的关系，比如“某金额属于哪个项目”，等等。

但从您描述的情况来看：

• 版式不固定：意味着文本块位置不固定，实体类别和顺序不能依赖版式。
• 字段名称不固定：不同发票/提货单同一信息表达的字段名称可能不同。
• 有的字段可能只有值，没有明确问题描述（如有的清单只写了金额，没有前缀）。

结合相关讨论，SER+RE在这种“字段只有answer, 没有question”，或者版式复杂、字段表达不规范的情况下，性能容易大幅下降，开发和维护成本较高，不容易泛化。

2. UIE（通用信息抽取）所适用的场景

UIE（Universal Information Extraction）是一种面向不定格式、不定字段、多语言、多类型信息场景设计的端到端信息抽取模型，核心特点包括：

• 无需依赖版式和固定字段名，通过类似“提示词+抽取模板”直接提取关键信息；
• 适合字段表达多样、灵活、字段种类复杂、版式和命名完全不固定的实际业务单据；
• 只需少量样本就能支持新类型字段的抽取，在跨语言、跨场景迁移上优势明显。

3. 总结与建议

• 您的场景（英文发票/提货单，版式和字段名均不固定）更推荐使用UIE。
• UIE模型对于字段定义、表达、排列均不固定的数据更鲁棒，开发与维护周期短，上线速度快。
• SER+RE在表单字段结构、版式或名称较为规范统一时效果好，但不适合所有信息都可能变化的实际单据。

相关讨论参考

• 表单结构化采用关键信息提取的问题：该讨论明确提到，如果字段只有answer没有question，纯SER/RE流程存在很大问题，UIE模型对类似灵活场景有较好适应度。

总结：您的实际应用场景，应该优先选择UIE通用信息抽取方法来实现关键信息提取，能大幅提升开发效率和抽取准确率。

---

Response generated by 🤖 feifei-bot | gpt-4.1

⚠️ This is an AI-generated response. Please verify any critical information.