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简介

PaddleNLP 2.0拥有覆盖多场景的模型库、简洁易用的全流程API与动静统一的高性能分布式训练能力，旨在为飞桨开发者提升文本领域建模效率，并提供基于PaddlePaddle 2.0的NLP领域最佳实践。

特性

• 覆盖多场景的模型库

  • PaddleNLP集成了RNN与Transformer等多种主流模型结构，涵盖从词向量、词法分析、命名实体识别、语义表示等NLP基础技术，到文本分类、文本匹配、文本生成、文本图学习等NLP核心技术。同时针对机器翻译、通用对话、阅读理解等系统应用提供相应核心组件与预训练模型。更多详细介绍请查看PaddleNLP应用示例。

• 简洁易用的全流程API

  • 深度兼容飞桨2.0的高层API体系，内置可复用的文本建模模块(Embedding, CRF, Seq2Vec, Transformer)，可大幅度减少在数据处理、模型组网、训练与评估、推理部署环节的开发量，提升NLP任务迭代与落地的效率。

• 动静统一的高性能分布式训练

  • 基于飞桨2.0核心框架『动静统一』的特性与领先的混合精度优化策略，结合Fleet分布式训练API，可充分利用GPU集群资源，高效完成大规模预训练模型的分布式训练。

安装

环境依赖

• python >= 3.6
• paddlepaddle >= 2.0.0

pip install paddlenlp==2.0.0rc

快速开始

数据集快速加载

from paddlenlp.datasets import ChnSentiCorp

train_ds, dev_ds, test_ds = ChnSentiCorp.get_datasets(['train', 'dev', 'test'])

可参考Dataset文档查看更多数据集。

一键加载中文词向量

from paddlenlp.embeddings import TokenEmbedding

wordemb = TokenEmbedding("w2v.baidu_encyclopedia.target.word-word.dim300")
print(wordemb.cosine_sim("国王", "王后"))
>>> 0.63395125
wordemb.cosine_sim("艺术", "火车")
>>> 0.14792643

内置50+中文词向量，更多使用方法请参考Embedding文档。

一键加载高质量中文预训练模型

from paddlenlp.transformers import ErnieModel, BertModel, RobertaModel, ElectraModel, GPT2ForPretraining

ernie = ErnieModel.from_pretrained('ernie-1.0')
bert = BertModel.from_pretrained('bert-wwm-chinese')
roberta = RobertaModel.from_pretrained('roberta-wwm-ext')
electra = ElectraModel.from_pretrained('chinese-electra-small')
gpt2 = GPT2ForPretraining.from_pretrained('gpt2-base-cn')

请参考Transformer API文档查看目前支持的预训练模型。

模型库及其应用

PaddleNLP模型库整体介绍请参考文档PaddleNLP Model Zoo。 模型应用场景介绍请参考PaddleNLP Examples。

• 词向量
• 词法分析
• 命名实体识别
• 语言模型
• 文本分类
• 文本生成
• 语义匹配
• 文本图学习
• 通用对话
• 机器翻译
• 阅读理解

进阶应用

• 模型压缩

API 使用文档

• Transformer API
  • 基于Transformer结构相关的预训练模型API，包含ERNIE, BERT, RoBERTa, Electra等主流经典结构和下游任务。
• Data API
  • 文本数据处理Pipeline的相关API说明。
• Dataset API
  • 数据集相关API，包含自定义数据集，数据集贡献与数据集快速加载等功能说明。
• Embedding API
  • 词向量相关API，支持一键快速加载包预训练的中文词向量，VisulDL高维可视化等功能说明。
• Metrics API
  • 针对NLP场景的评估指标说明，与飞桨2.0框架高层API兼容。

交互式Notebook教程

• 使用Seq2Vec模块进行句子情感分类
• 如何通过预训练模型Fine-tune下游任务
• 使用BiGRU-CRF模型完成快递单信息抽取
• 使用预训练模型ERNIE优化快递单信息抽取
• 使用Seq2Seq模型完成自动对联
• 使用预训练模型ERNIE-GEN实现智能写诗
• 使用TCN网络完成新冠疫情病例数预测

更多教程参见PaddleNLP on AI Studio。

社区贡献与技术交流

• 欢迎您加入PaddleNLP的SIG社区，贡献优秀的模型实现、公开数据集、教程与案例、外围小工具。
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License

PaddleNLP遵循Apache-2.0开源协议。