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title: TeleChat3-1.8B-0715
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last_updated: 2026-07-16
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  - text-generation
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  - telechat3
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  - Telechat3ForCausalLM
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  - safetensors
  - pytorch
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  - Pytorch
downloads: 42
stars: 1
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# TeleChat3-1.8B-0715

> TeleChat3-1.8B-0715 - TeleAI 在 ModelScope 开源的模型。TeleChat-USP 统一 Schema 驱动的语义解析任务 由 星辰通用人工智能实验室 开源

- **Repository**: TeleAI/TeleChat3-1.8B-0715
- **Tasks**: text-generation
- **Downloads**: 42
- **Stars**: 1
- **Last updated**: 2026-07-16

Source: https://www.modelscope.cn/models/TeleAI/TeleChat3-1.8B-0715

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<p align="center">
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</p>

<h1 align="center">TeleChat-USP</h1>
<p align="center"><b>统一 Schema 驱动的语义解析任务</b></p>
<p align="center">由 <b>星辰通用人工智能实验室</b> 开源</p>

<p align="center">
  <!-- <a href="https://github.com/Tele-AI/TeleChat-USP/stargazers"><img src="https://img.shields.io/github/stars/Tele-AI/TeleChat-USP?style=flat-square&color=FFD700" alt="Stars"/></a>
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  <br/> -->
  <a href="#"><img src="https://img.shields.io/badge/Dataset-2.75M_Samples-6C5CE7?style=flat-square" alt="Dataset"/></a>
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</p>

<p align="center">
  <a href="#-usp-统一-schema-格式">🏗️ USP 格式</a> •
  <a href="#-数据集">📊 数据集</a> •
  <a href="#-模型">🤖 模型</a> 
</p>

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## 📌 简介

**TeleChat-USP**（Unified Schema-driven Semantic Parsing）是由 **星辰通用人工智能实验室** 开源的通用语义解析项目。我们设计了一套**统一的语义信息约束框架**，将信息抽取（NER、RE、EE）与口语理解（SLU）等传统异构任务纳入同一表示体系，彻底解决了"不同任务格式不兼容、标签体系混乱、模型难以统一"的痛点。

基于该框架，我们完成了 **61 个开源数据集** 的标签与输出格式重构，构建了规模达 **275.3 万条** 的多语言多领域 USP 数据集，并基于 **TeleChat**基座 微调出具备**强冷启动能力**的统一语义解析模型——在多个数据集的微调指标及零样本/少样本场景下，**超越 Qwen 等优秀基座模型及信息抽取专域模型**。

> 🎯 **核心设计理念**：用统一的 `category` + `argument` 层级结构表示一切语义解析任务——实体、关系、事件、意图的类型等将统一作为 `category`；实体提及、关系对象、事件论元、意图槽位将被作为`argument` 。



## 🏗️ USP 格式

### 任务异构的语义元素

传统语义解析任务格式各异：
- **NER**：`{"tokens": [...], "ner_tags": [3, 13, 0, ...]}` —— BIO 标签序列
- **RE**：`{"text": "...", "drug": "...", "dosage": "..."}` —— 扁平键值对
- **EE**：`{"event_list": [{"trigger": "...", "arguments": [...]}]}` —— 嵌套结构
- **SLU**：`{"intent": "...", "slots": {"时间": "...", "地点": "..."}}` —— 意图+槽位
- **USP**：`[{"category": "...", "args": [{"时间": "...", "地点": "..."}]}]` 

**USP 统一用JSON 层级分类结构体表示所有任务**

### 标签库定义格式

每个标签包含 `category`、`category_description`、`args`、`name`、`description`：

```json
{
    "category": "看直播",
    "category_description": "用于调取设备当前的实时画面。当用户表达仅涉及打开/启动/调出/查看摄像头/查看监控，且没有提到过去时间时，均属于看直播。若用户仅提到设备名称或'设备名称+摄像头/监控'之类的短句（如'儿童房摄像头''门口监控'），默认视为查看实时画面，也归为看直播。",
    "args": [
        {
            "name": "设备名称",
            "description": "用户表达中明确说出的设备名称（如打开卧室的摄像头，设备名称则是卧室）。如果无法判断或者用户没有说明则禁止填写。"
        },
        {
            "name": "设备编号",
            "description": "用户表达中明确说出的设备编号信息，取值为阿拉伯数字（如第一个摄像头，则设备编号是1）。如果用户未指定时禁止填写。"
        }
    ]
    ...
}
```

### 统一输出格式

输出为 **列表结构**，同级category为一类分类结果，args内部的同级参数结果表示该类别下的多组参数实：

```json
[
    {
        "category": "看直播",
        "args": [
            {"设备名称": "卧室", "设备编号": "1"}
        ]
    }
]
```

### 任务映射关系

| 传统任务 | USP 映射 | 说明 |
|:---|:---|:---|
| **NER** | `category` = 实体类型，`args` = 实体提及 | 如 `{"category": "人物", "args": [{"实体提及": "马云"}]}` |
| **RE** | `category` = 关系类型，`args` = 头实体 + 尾实体 | 如 `{"category": "任职", "args": [{"头实体": "马云", "尾实体": "阿里巴巴"}]}` |
| **EE** | `category` = 事件类型，`args` = 触词+各论元 | 如 `{"category": "股份回购", "args": [{"触发词": "回购", "回购方": "众安集团", "交易金额": "94.56万港元"}]}` |
| **SLU** | `category` = 意图，`args` = 槽位 | 如 `{"category": "查询天气", "args": [{"时间": "下周四", "地点", "北京"}]}` |

### 格式优势

- ✅ **统一表示**：一套结构覆盖 NER/RE/EE/SLU 四类任务
- ✅ **可扩展**：新增任务类型只需定义新的 `category`，无需改格式
- ✅ **多值兼容**：`List` 结构天然支持一句话多意图、多实体、多事件、多槽位
- ✅ **人机可读**：`category_description` 和 `args[].description` 界定不同标签的划分边界，同时服务模型与业务人员



## 📊 数据集

### 规模概览

| 统计项 | 数值 |
|:---|:---|
| **总样本数** | **2,753,000** |
| **重构数据集** | **61 个** |
| **覆盖领域** | **19 个**（AI、Biomedical、Cybersecurity、Education、Finance、General 等） |
| **覆盖语言** | **52 种**（中、英、南非语等） |
| **标签说明** | 人工校验 + 模型补全 |

### 数据分布


<p align="center">
    <img src="https://cdn.phototourl.com/free/2026-06-25-ffac138a-8c16-4d07-abff-6d1f52659d8a.png" alt="fig1_corpus_composition" width="80%">
    <br>
    <b>图1</b>：USP语料库分布统计
</p>

#### 按任务类型分布

| 任务类型 | 样本数 | 占比 | 代表性数据集 |
|:---|:---|:---|:---|
| **NER** | 823,000 | 29.9% | MSRA, OntoNotes, CoNLL2003, CMeEE, WeiboNER |
| **RE** | 905,000 | 32.9% | DuIE, NYT, TACRED,SemEval |
| **EE** | 56,000 | 2.0% | ACE05, RAMS, FewFC, MAVEN, DuEE |
| **SLU** | 969,000 | 35.2% | Snips, ATIS, MASSIV |
| **总计** | **2,753,000** | **100%** | — |

#### 按语言分布

| 语言 | 样本数 | 占比 |
|:---|:---|:---|
| 英文 | 995,565 | 36.2% |
| 中文 | 897,270 | 32.6% |
| 其他 49 种语言 | 859,092 | 31.2% |
| **总计** | **2,751,927** | **100%** |

#### 按领域分布（19 个领域）

涵盖 AI、Biomedical、Cybersecurity、Education、Finance、General、Legal、E-commerce、Social Media、News、Sports、Entertainment、Travel、Government、Military、Scientific、Agriculture、Energy、Transportation 等。


*完整数据集将于近期开源*


## 🤖 模型

### TeleChat-USP 微调模型

基于 **TeleChat2.5**、 **TeleChat3**系列基座模型，使用重构后的 USP 数据集进行领域微调：

| 配置项 | 详情 |
|:---|:---|
| **基座模型** | TeleChat |
| **参数量** | 1.8B、7B |
| **微调数据** | 10 万条采样数据（来自 275.3 万 USP 数据集 + 业务积累数据） |
| **训练方式** | SFT（Supervised Fine-Tuning） |
| **评测指标** | 基于 `category` 取值 + `argument` 的 键值对 联合计算 Acc / P / R / F1 |

### 核心优势

- 🧊 **强冷启动能力**：零样本/少样本场景下结构化语义解析能力显著优于通用基座
- 🎯 **统一解析**：单一模型同时处理 NER/RE/EE/SLU，无需为每个任务单独训练
- 📐 **Schema 合规**：输出严格遵循 USP 格式，可直接对接下游系统

*详细评测结果与复现脚本将于近期发布*

### 模型下载

| 模型 | 参数量 | 下载 |
|:---|:---|:---|
| TeleChat-USP | 1.8B | [🤖 Modelscope](https://www.modelscope.cn/models/TeleAI/TeleChat3-1.8B-0715) |
| TeleChat-USP | 7B | *即将发布* |


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  <sub>星辰通用人工智能实验室</sub>
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