| @@ -6,17 +6,16 @@ | |||||
|  |  | ||||
| [](http://fastnlp.readthedocs.io/?badge=latest) | [](http://fastnlp.readthedocs.io/?badge=latest) | ||||
| fastNLP 是一款轻量级的 NLP 工具包。你既可以使用它快速地完成一个序列标注([NER](reproduction/sequence_labelling/ner)、POS-Tagging等)、中文分词、[文本分类](reproduction/text_classification)、[Matching](reproduction/matching)、[指代消解](reproduction/coreference_resolution)、[摘要](reproduction/Summarization)等任务; 也可以使用它快速构建许多复杂的网络模型,进行科研。它具有如下的特性: | |||||
| fastNLP是一款轻量级的自然语言处理(NLP)工具包。你既可以用来为一个NLP任务快速地实现算法并运行,也可以用来在研究中快速构建复杂的网络模型。 | |||||
| - 统一的Tabular式数据容器,让数据预处理过程简洁明了。内置多种数据集的Loader和Pipe,省去预处理代码; | |||||
| - 多种训练、测试组件,例如训练器Trainer;测试器Tester;以及各种评测metrics等等; | |||||
| - 各种方便的NLP工具,例如预处理embedding加载(包括ELMo和BERT); 中间数据cache等; | |||||
| - 部分[数据集与预训练模型](https://docs.qq.com/sheet/DVnpkTnF6VW9UeXdh?c=A1A0A0)的自动下载 | |||||
| - 详尽的中文[文档](https://fastnlp.readthedocs.io/)、[教程](https://fastnlp.readthedocs.io/zh/latest/user/tutorials.html)以供查阅; | |||||
| - 提供诸多高级模块,例如Variational LSTM, Transformer, CRF等; | |||||
| - 在序列标注、中文分词、文本分类、Matching、指代消解、摘要等任务上封装了各种模型可供直接使用,详细内容见 [reproduction](reproduction) 部分; | |||||
| - 便捷且具有扩展性的训练器; 提供多种内置callback函数,方便实验记录、异常捕获等。 | |||||
| fastNLP具有如下的特性: | |||||
| - 统一的Tabular式数据容器,简化数据预处理过程; | |||||
| - 内置多种数据集的Loader,省去预处理代码; | |||||
| - 各种方便的NLP工具,例如预处理embedding加载(包括ELMo和BERT)、中间数据cache等; | |||||
| - 部分[数据集与预训练模型](https://docs.qq.com/sheet/DVnpkTnF6VW9UeXdh?c=A1A0A0)的自动下载; | |||||
| - 提供多种神经网络组件以及模型复现(涵盖中文分词、命名实体识别、文本分类、文本匹配、指代消解、摘要等任务); | |||||
| - Trainer提供多种内置callback函数,方便实验记录、异常捕获等。 | |||||
| ## 安装指南 | ## 安装指南 | ||||
| @@ -40,6 +39,7 @@ python -m spacy download en | |||||
| ## fastNLP教程 | ## fastNLP教程 | ||||
| 中文[文档](https://fastnlp.readthedocs.io/)、[教程](https://fastnlp.readthedocs.io/zh/latest/user/tutorials.html) | |||||
| ### 快速入门 | ### 快速入门 | ||||