Xing把一句话拆成结构化结果
Xing4.0-29B-Intent把“理解一句话”拆成了两件事：判断它属于哪一类，再提取这类信息需要的字段。中国电信人工智能科技有限公司的官方仓库在10月17日首次提交，模型权重、SDK和配套数据入口已公开。 以官方航班示例来说，先给它“查询航班”这个类别，以及出发地、目的地、日期三个字段；输入“帮我查明天北京到上海的航班”，预期返回北京、上海和“明天”。这里的日期保留原文，并没有自动换算成具体日期，也没有真的查票。 同一套“类别＋参数”格式覆盖意图识别与槽位填充、实体识别、关系抽取和事件抽取。它的意义是让不同任务共用一种结构；开发者仍要先定义类别和字段，不能把它当成不需配置的万能理解器。 官方用48个公开数据集抽取的6000条样本评测，综合分为58。这个数来自四类任务的字段值F1平均，不是58%的业务准确率；类别判断正确，也不代表所有字段都提取对了。 权重与代码采用Apache 2.0许可，可从GitHub和Hugging Face获取。自部署需要适配推理框架与显存，算力成本另计；新场景应使用自己的文本和字段定义验证。本篇未做实测。