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examples/text_classification/README.md

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 # 文本分类
 
-提供了多个文本分类任务示例，基于传统序列模型的二分类，基于预训练模型的二分类和基于预训练模型的多标签文本分类。
+提供了多个文本分类任务示例，基于基于ERNIE 3.0预训练模型、传统序列模型、基于ERNIE-Doc超长文本预训练模型的文本分类。
 
-## RNN Models
+## Pretrained Model (PTMs)
 
-[Recurrent Neural Networks](./rnn) 展示了如何使用传统序列模型RNN、LSTM、GRU等网络完成文本分类任务。
+[Pretrained Models](./pretrained_models) 展示了如何使用以ERNIE 3.0 为代表的预模型，在多分类、多标签、层次分类场景下，基于预训练模型微调、提示学习（小样本）、语义索引等三种不同方案进行文本分类。预训练模型文本分类打通数据标注-模型训练-模型调优-模型压缩-预测部署全流程，旨在解决细分场景应用的痛点和难点，快速实现文本分类产品落地。
 
-## Pretrained Model (PTMs)
+## RNN Models
 
-[Pretrained Models](./pretrained_models) 展示了如何使用以ERNIE为代表的模型Fine-tune完成文本分类任务。
+[Recurrent Neural Networks](./rnn) 展示了如何使用传统序列模型RNN、LSTM、GRU等网络完成文本分类任务。
 
-## Multi-label Text Classification
+## ERNIE-Doc Text Classification
 
-[Multi-label Text Classification](./multi_label) 展示了如何使用以Bert为代表的预训练模型完成多标签文本分类任务。
+[ERNIE-Doc Text Classification](./ernie-doc) 展示了如何使用预训练模型ERNIE-Doc完成**超长文本**分类任务。