1.update README 2. fix a filename-bug in pretrain_static_file; 3. add Pipe to documents; 4. update documents in some loaders; 5. update tutorial 2 & 3 to adapt version 0.5.0

5 years ago · 78be840ab9
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -6,11 +6,12 @@
 ![Hex.pm](https://img.shields.io/hexpm/l/plug.svg)
 [![Documentation Status](https://readthedocs.org/projects/fastnlp/badge/?version=latest)](http://fastnlp.readthedocs.io/?badge=latest)

 fastNLP 是一款轻量级的 NLP 处理套件。你既可以使用它快速地完成一个序列标注（[NER](reproduction/seqence_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 NLP 工具包。你既可以使用它快速地完成一个序列标注（[NER](reproduction/seqence_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：

 - 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DataSet Loader，省去预处理代码;
 - 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;
@@ -36,7 +37,7 @@ pip install fastNLP
 python -m spacy download en
 ```

 目前使用pip安装fastNLP的版本是0.4.1，有较多功能仍未更新，最新内容以master分支为准。
 目前使用pypi安装fastNLP的版本是0.4.1，有较多功能仍未更新，最新内容以master分支为准。
 fastNLP0.5.0版本将在近期推出，请密切关注。


@@ -44,7 +45,7 @@ fastNLP0.5.0版本将在近期推出，请密切关注。

 - [0. 快速入门](https://fastnlp.readthedocs.io/zh/latest/user/quickstart.html)
 - [1. 使用DataSet预处理文本](https://fastnlp.readthedocs.io/zh/latest/tutorials/tutorial_1_data_preprocess.html)
 - [2. 使用DataSetLoader加载数据集](https://fastnlp.readthedocs.io/zh/latest/tutorials/tutorial_2_load_dataset.html)
 - [2. 使用Loader和Pipe加载并处理数据集](https://fastnlp.readthedocs.io/zh/latest/tutorials/tutorial_2_load_dataset.html)
 - [3. 使用Embedding模块将文本转成向量](https://fastnlp.readthedocs.io/zh/latest/tutorials/tutorial_3_embedding.html)
 - [4. 动手实现一个文本分类器I-使用Trainer和Tester快速训练和测试](https://fastnlp.readthedocs.io/zh/latest/tutorials/tutorial_4_loss_optimizer.html)
 - [5. 动手实现一个文本分类器II-使用DataSetIter实现自定义训练过程](https://fastnlp.readthedocs.io/zh/latest/tutorials/tutorial_5_datasetiter.html)
@@ -91,7 +92,7 @@ fastNLP 在 embeddings 模块中内置了几种不同的embedding：静态embedd

 ## 项目结构

 ![](./docs/source/figures/workflow.png)
 <img src="./docs/source/figures/workflow.png" width="60%" height="60%">

 fastNLP的大致工作流程如上图所示，而项目结构如下：

@@ -118,7 +119,7 @@ fastNLP的大致工作流程如上图所示，而项目结构如下：
 </tr>
 <tr>
    <td><b> fastNLP.io </b></td>
    <td> 实现了读写功能，包括数据读入，模型读写等 </td>
    <td> 实现了读写功能，包括数据读入与预处理，模型读写，自动下载等 </td>
 </tr>
 </table>

--- a/docs/source/tutorials/tutorial_2_load_dataset.rst
+++ b/docs/source/tutorials/tutorial_2_load_dataset.rst
@@ -1,57 +1,53 @@
 =================================
 使用DataSetLoader加载数据集
 =================================
 =======================================
 使用Loader和Pipe加载并处理数据集
 =======================================

 这一部分是一个关于如何加载数据集的教程

 教程目录：

    - `Part I: 数据集容器`_
    - `Part II: 数据集的使用方式`_
    - `Part III: 不同数据类型的DataSetLoader`_
    - `Part IV: DataSetLoader举例`_
    - `Part V: fastNLP封装好的数据集加载器`_
    - `Part I: 数据集容器DataBundle`_
    - `Part II: 加载数据集的基类Loader`_
    - `Part III: 不同格式类型的基础Loader`_
    - `Part IV: 使用Pipe对数据集进行预处理`_
    - `Part V: fastNLP封装好的Loader和Pipe`_


 ----------------------------
 Part I: 数据集容器
 ----------------------------
 ------------------------------------
 Part I: 数据集容器DataBundle
 ------------------------------------

 在fastNLP中，我们使用 :class:`~fastNLP.io.base_loader.DataBundle` 来存储数据集信息。
 :class:`~fastNLP.io.base_loader.DataBundle` 类包含了两个重要内容： `datasets` 和 `vocabs` 。
 在fastNLP中，我们使用 :class:`~fastNLP.io.data_bundle.DataBundle` 来存储数据集信息。
 :class:`~fastNLP.io.data_bundle.DataBundle` 类包含了两个重要内容： `datasets` 和 `vocabs` 。

 `datasets` 是一个 `key` 为数据集名称（如 `train` ， `dev` ，和 `test` 等）， `value` 为 :class:`~fastNLP.DataSet` 的字典。

 `vocabs` 是一个 `key` 为词表名称（如 :attr:`fastNLP.Const.INPUT` 表示输入文本的词表名称， :attr:`fastNLP.Const.TARGET` 表示目标
 的真实标签词表的名称，等等）， `value` 为词表内容（ :class:`~fastNLP.Vocabulary` ）的字典。

 ----------------------------
 Part II: 数据集的使用方式
 ----------------------------
 -------------------------------------
 Part II: 加载数据集的基类Loader
 -------------------------------------

 在fastNLP中，我们采用 :class:`~fastNLP.io.base_loader.DataSetLoader` 来作为加载数据集的基类。
 :class:`~fastNLP.io.base_loader.DataSetLoader` 定义了各种DataSetLoader所需的API接口，开发者应该继承它实现各种的DataSetLoader。
 在各种数据集的DataSetLoader当中，至少应该编写如下内容:
 在fastNLP中，我们采用 :class:`~fastNLP.io.loader.Loader` 来作为加载数据集的基类。
 :class:`~fastNLP.io.loader.Loader` 定义了各种Loader所需的API接口，开发者应该继承它实现各种的Loader。
 在各种数据集的Loader当中，至少应该编写如下内容:

    - _load 函数：从一个数据文件中读取数据到一个 :class:`~fastNLP.DataSet`
    - load 函数（可以使用基类的方法）：从一个或多个数据文件中读取数据到一个或多个 :class:`~fastNLP.DataSet`
    - process 函数：一个或多个从数据文件中读取数据，并处理成可以训练的 :class:`~fastNLP.io.DataBundle`
    - _load 函数：从一个数据文件中读取数据，返回一个 :class:`~fastNLP.DataSet`
    - load 函数：从文件或者文件夹中读取数据并组装成 :class:`~fastNLP.io.data_bundle.DataBundle`

    **\*process函数中可以调用load函数或_load函数**

 DataSetLoader的_load或者load函数返回的 :class:`~fastNLP.DataSet` 当中，内容为数据集的文本信息，process函数返回的
 :class:`~fastNLP.io.DataBundle` 当中， `datasets` 的内容为已经index好的、可以直接被 :class:`~fastNLP.Trainer`
 接受的内容。
 Loader的load函数返回的 :class:`~fastNLP.io.data_bundle.DataBundle` 里面包含了数据集的原始数据。

 --------------------------------------------------------
 Part III: 不同数据类型的DataSetLoader
 Part III: 不同格式类型的基础Loader
 --------------------------------------------------------

 :class:`~fastNLP.io.dataset_loader.CSVLoader`
 :class:`~fastNLP.io.loader.CSVLoader`
    读取CSV类型的数据集文件。例子如下：

    .. code-block:: python

        from fastNLP.io.loader import CSVLoader
        data_set_loader = CSVLoader(
            headers=('words', 'target'), sep='\t'
        )
@@ -67,17 +63,18 @@ Part III: 不同数据类型的DataSetLoader
        The performances are an absolute joy .	4


 :class:`~fastNLP.io.dataset_loader.JsonLoader`
 :class:`~fastNLP.io.loader.JsonLoader`
    读取Json类型的数据集文件，数据必须按行存储，每行是一个包含各类属性的Json对象。例子如下：

    .. code-block:: python

        data_set_loader = JsonLoader(
        from fastNLP.io.loader import JsonLoader
        oader = JsonLoader(
            fields={'sentence1': 'words1', 'sentence2': 'words2', 'gold_label': 'target'}
        )
        # 表示将Json对象中'sentence1'、'sentence2'和'gold_label'对应的值赋给'words1'、'words2'、'target'这三个fields

        data_set = data_set_loader._load('path/to/your/file')
        data_set = loader._load('path/to/your/file')

    数据集内容样例如下 ::

@@ -86,139 +83,68 @@ Part III: 不同数据类型的DataSetLoader
        {"annotator_labels": ["entailment"], "captionID": "3416050480.jpg#4", "gold_label": "entailment", "pairID": "3416050480.jpg#4r1e", "sentence1": "A person on a horse jumps over a broken down airplane.", "sentence1_binary_parse": "( ( ( A person ) ( on ( a horse ) ) ) ( ( jumps ( over ( a ( broken ( down airplane ) ) ) ) ) . ) )", "sentence1_parse": "(ROOT (S (NP (NP (DT A) (NN person)) (PP (IN on) (NP (DT a) (NN horse)))) (VP (VBZ jumps) (PP (IN over) (NP (DT a) (JJ broken) (JJ down) (NN airplane)))) (. .)))", "sentence2": "A person is outdoors, on a horse.", "sentence2_binary_parse": "( ( A person ) ( ( ( ( is outdoors ) , ) ( on ( a horse ) ) ) . ) )", "sentence2_parse": "(ROOT (S (NP (DT A) (NN person)) (VP (VBZ is) (ADVP (RB outdoors)) (, ,) (PP (IN on) (NP (DT a) (NN horse)))) (. .)))"}

 ------------------------------------------
 Part IV: DataSetLoader举例
 Part IV: 使用Pipe对数据集进行预处理
 ------------------------------------------

 以Matching任务为例子：

    :class:`~fastNLP.io.data_loader.MatchingLoader`
        我们在fastNLP当中封装了一个Matching任务数据集的数据加载类： :class:`~fastNLP.io.data_loader.MatchingLoader` .

        在MatchingLoader类当中我们封装了一个对数据集中的文本内容进行进一步的预处理的函数：
        :meth:`~fastNLP.io.data_loader.MatchingLoader.process`
        这个函数具有各种预处理option，如：
        - 是否将文本转成全小写
        - 是否需要序列长度信息，需要什么类型的序列长度信息
        - 是否需要用BertTokenizer来获取序列的WordPiece信息
        - 等等
 在fastNLP中，我们采用 :class:`~fastNLP.io.pipe.Pipe` 来作为加载数据集的基类。
 :class:`~fastNLP.io.pipe.Pipe` 定义了各种Pipe所需的API接口，开发者应该继承它实现各种的Pipe。
 在各种数据集的Pipe当中，至少应该编写如下内容:

        具体内容参见 :meth:`fastNLP.io.MatchingLoader.process` 。
    - process 函数：对输入的 :class:`~fastNLP.io.data_bundle.DataBundle` 进行处理（如构建词表、
      将dataset的文本内容转成index等等），然后返回该 :class:`~fastNLP.io.data_bundle.DataBundle`
    - process_from_file 函数：输入数据集所在文件夹，读取内容并组装成 :class:`~fastNLP.io.data_bundle.DataBundle` ，
      然后调用相对应的process函数对数据进行预处理

    :class:`~fastNLP.io.data_loader.SNLILoader`
        一个关于SNLI数据集的DataSetLoader。SNLI数据集来自
        `SNLI Data Set <https://nlp.stanford.edu/projects/snli/snli_1.0.zip>`_ .
 以SNLI数据集为例，写一个自定义Pipe的例子如下：

        在 :class:`~fastNLP.io.data_loader.SNLILoader` 的 :meth:`~fastNLP.io.data_loader.SNLILoader._load`
        函数中，我们用以下代码将数据集内容从文本文件读入内存：
 .. code-block:: python

        .. code-block:: python
    from fastNLP.io.loader import SNLILoader
    from fastNLP.io.pipe import MatchingPipe

                data = SNLILoader().process(
                    paths='path/to/snli/data', to_lower=False, seq_len_type='seq_len',
                    get_index=True, concat=False,
                )
                print(data)
    class MySNLIPipe(MatchingPipe):

        输出的内容是::
        def process(self, data_bundle):
            data_bundle = super(MySNLIPipe, self).process(data_bundle)
            # MatchingPipe类里封装了一个关于matching任务的process函数，可以直接继承使用
            # 如果有需要进行额外的预处理操作可以在这里加入您的代码
            return data_bundle

            In total 3 datasets:
                train has 549367 instances.
                dev has 9842 instances.
                test has 9824 instances.
            In total 2 vocabs:
                words has 43154 entries.
                target has 3 entries.
        def process_from_file(self, paths=None):
            data_bundle = SNLILoader().load(paths) # 使用SNLILoader读取原始数据集
            # SNLILoader的load函数中，paths如果为None则会自动下载
            return self.process(data_bundle)  # 调用相对应的process函数对data_bundle进行处理

 调用Pipe示例：

        这里的data是一个 :class:`~fastNLP.io.base_loader.DataBundle` ，取 ``datasets`` 字典里的内容即可直接传入
        :class:`~fastNLP.Trainer` 或者 :class:`~fastNLP.Tester` 进行训练或者测试。
 .. code-block:: python

    :class:`~fastNLP.io.data_loader.IMDBLoader`
        以IMDB数据集为例，在 :class:`~fastNLP.io.data_loader.IMDBLoader` 的 :meth:`~fastNLP.io.data_loader.IMDBLoader._load`
        函数中，我们用以下代码将数据集内容从文本文件读入内存：
    from fastNLP.io.pipe import SNLIBertPipe
    data_bundle = SNLIBertPipe(lower=True, tokenizer=arg.tokenizer).process_from_file()
    print(data_bundle)

        .. code-block:: python
 输出的内容是::

                data = IMDBLoader().process(
                    paths={'train': 'path/to/train/file', 'test': 'path/to/test/file'}
                )
                print(data)
    In total 3 datasets:
            train has 549367 instances.
            dev has 9842 instances.
            test has 9824 instances.
    In total 2 vocabs:
            words has 34184 entries.
            target has 3 entries.

        输出的内容是::

            In total 3 datasets:
                train has 22500 instances.
                test has 25000 instances.
                dev has 2500 instances.
            In total 2 vocabs:
                words has 82846 entries.
                target has 2 entries.


        这里的将原来的train集按9:1的比例分成了训练集和验证集。
 这里表示一共有3个数据集和2个词表。其中：

    - 3个数据集分别为train、dev、test数据集，分别有549367、9842、9824个instance
    - 2个词表分别为words词表与target词表。其中words词表为句子文本所构建的词表，一共有34184个单词；
      target词表为目标标签所构建的词表，一共有3种标签。（注：如果有多个输入，则句子文本所构建的词表将
      会被命名为words1以对应相对应的列名）

 ------------------------------------------
 Part V: fastNLP封装好的数据集加载器
 Part V: fastNLP封装好的Loader和Pipe
 ------------------------------------------

 fastNLP封装好的数据集加载器可以适用于多种类型的任务：

    - `文本分类任务`_
    - `序列标注任务`_
    - `Matching任务`_


 文本分类任务
 -------------------

 ==========================    ==================================================================
 数据集名称                      数据集加载器
 --------------------------    ------------------------------------------------------------------
 IMDb                          :class:`~fastNLP.io.data_loader.IMDBLoader`
 --------------------------    ------------------------------------------------------------------
 SST                           :class:`~fastNLP.io.data_loader.SSTLoader`
 --------------------------    ------------------------------------------------------------------
 SST-2                         :class:`~fastNLP.io.data_loader.SST2Loader`
 --------------------------    ------------------------------------------------------------------
 Yelp Polarity                 :class:`~fastNLP.io.data_loader.YelpLoader`
 --------------------------    ------------------------------------------------------------------
 Yelp Full                     :class:`~fastNLP.io.data_loader.YelpLoader`
 --------------------------    ------------------------------------------------------------------
 MTL16                         :class:`~fastNLP.io.data_loader.MTL16Loader`
 ==========================    ==================================================================



 序列标注任务
 -------------------

 ==========================    ==================================================================
 数据集名称                      数据集加载器
 --------------------------    ------------------------------------------------------------------
 Conll                         :class:`~fastNLP.io.data_loader.ConllLoader`
 --------------------------    ------------------------------------------------------------------
 Conll2003                     :class:`~fastNLP.io.data_loader.Conll2003Loader`
 --------------------------    ------------------------------------------------------------------
 人民日报数据集                   :class:`~fastNLP.io.data_loader.PeopleDailyCorpusLoader`
 ==========================    ==================================================================



 Matching任务
 -------------------

 ==========================    ==================================================================
 数据集名称                      数据集加载器
 --------------------------    ------------------------------------------------------------------
 SNLI                          :class:`~fastNLP.io.data_loader.SNLILoader`
 --------------------------    ------------------------------------------------------------------
 MultiNLI                      :class:`~fastNLP.io.data_loader.MNLILoader`
 --------------------------    ------------------------------------------------------------------
 QNLI                          :class:`~fastNLP.io.data_loader.QNLILoader`
 --------------------------    ------------------------------------------------------------------
 RTE                           :class:`~fastNLP.io.data_loader.RTELoader`
 --------------------------    ------------------------------------------------------------------
 Quora Pair Dataset            :class:`~fastNLP.io.data_loader.QuoraLoader`
 ==========================    ==================================================================
 fastNLP封装了多种任务/数据集的Loader和Pipe并提供自动下载功能，具体参见文档

 `fastNLP可加载的embedding与数据集 <https://docs.qq.com/sheet/DVnpkTnF6VW9UeXdh?c=A1A0A0>`_

--- a/docs/source/tutorials/tutorial_3_embedding.rst
+++ b/docs/source/tutorials/tutorial_3_embedding.rst
@@ -12,6 +12,7 @@
    - `Part IV: 使用预训练的Contextual Embedding(ELMo & BERT)`_
    - `Part V: 使用character-level的embedding`_
    - `Part VI: 叠加使用多个embedding`_
    - `Part VII: fastNLP支持的预训练Embedding`_



@@ -35,12 +36,14 @@ Part II: 使用随机初始化的embedding

 .. code-block:: python

    from fastNLP import Embedding
    embed = Embedding(10000, 50)

 也可以传入一个初始化的参数矩阵：

 .. code-block:: python

    from fastNLP import Embedding
    embed = Embedding(init_embed)

 其中的init_embed可以是torch.FloatTensor、torch.nn.Embedding或者numpy.ndarray。
@@ -59,6 +62,7 @@ Embedding，例子如下：

 .. code-block:: python

    from fastNLP import StaticEmbedding
    embed = StaticEmbedding(vocab, model_dir_or_name='en-glove-6b-50', requires_grad=True)

 vocab为根据数据集构建的词表，model_dir_or_name可以是一个路径，也可以是embedding模型的名称：
@@ -67,34 +71,13 @@ vocab为根据数据集构建的词表，model_dir_or_name可以是一个路径
    和word2vec类型的权重文件都支持)

    2 如果传入的是模型名称，那么fastNLP将会根据名称查找embedding模型，如果在cache目录下找到模型则会
    自动加载；如果找不到则会自动下载。可以通过环境变量 ``FASTNLP_CACHE_DIR`` 来自定义cache目录，如::
    自动加载；如果找不到则会自动下载到cache目录。默认的cache目录为 `~/.fastNLP` 文件夹。可以通过环境
    变量 ``FASTNLP_CACHE_DIR`` 来自定义cache目录，如::

        $ FASTNLP_CACHE_DIR=~/fastnlp_cache_dir python your_python_file.py

 这个命令表示fastNLP将会在 `~/fastnlp_cache_dir` 这个目录下寻找模型，找不到则会自动将模型下载到这个目录

 目前支持的静态embedding模型有：

    ==========================    ================================
    模型名称                        模型
    --------------------------    --------------------------------
    en                            glove.840B.300d
    --------------------------    --------------------------------
    en-glove-840d-300             glove.840B.300d
    --------------------------    --------------------------------
    en-glove-6b-50                glove.6B.50d
    --------------------------    --------------------------------
    en-word2vec-300               谷歌word2vec 300维
    --------------------------    --------------------------------
    en-fasttext                   英文fasttext 300维
    --------------------------    --------------------------------
    cn                            腾讯中文词向量 200维
    --------------------------    --------------------------------
    cn-fasttext                   中文fasttext 300维
    ==========================    ================================



 -----------------------------------------------------------
 Part IV: 使用预训练的Contextual Embedding(ELMo & BERT)
 -----------------------------------------------------------
@@ -106,62 +89,20 @@ Part IV: 使用预训练的Contextual Embedding(ELMo & BERT)

 .. code-block:: python

    from fastNLP import ElmoEmbedding
    embed = ElmoEmbedding(vocab, model_dir_or_name='small', requires_grad=False)

 目前支持的ElmoEmbedding模型有：

    ==========================    ================================
    模型名称                        模型
    --------------------------    --------------------------------
    small                         allennlp ELMo的small
    --------------------------    --------------------------------
    medium                        allennlp ELMo的medium
    --------------------------    --------------------------------
    original                      allennlp ELMo的original
    --------------------------    --------------------------------
    5.5b-original                 allennlp ELMo的5.5B original
    ==========================    ================================

 BERT-embedding的使用方法如下：

 .. code-block:: python

    from fastNLP import BertEmbedding
    embed = BertEmbedding(
        vocab, model_dir_or_name='en-base-cased', requires_grad=False, layers='4,-2,-1'
    )

 其中layers变量表示需要取哪几层的encode结果。

 目前支持的BertEmbedding模型有：

    ==========================    ====================================
    模型名称                        模型
    --------------------------    ------------------------------------
    en                            bert-base-cased
    --------------------------    ------------------------------------
    en-base-uncased               bert-base-uncased
    --------------------------    ------------------------------------
    en-base-cased                 bert-base-cased
    --------------------------    ------------------------------------
    en-large-uncased              bert-large-uncased
    --------------------------    ------------------------------------
    en-large-cased                bert-large-cased
    --------------------------    ------------------------------------
    --------------------------    ------------------------------------
    en-large-cased-wwm            bert-large-cased-whole-word-mask
    --------------------------    ------------------------------------
    en-large-uncased-wwm          bert-large-uncased-whole-word-mask
    --------------------------    ------------------------------------
    en-base-cased-mrpc            bert-base-cased-finetuned-mrpc
    --------------------------    ------------------------------------
    --------------------------    ------------------------------------
    multilingual                  bert-base-multilingual-cased
    --------------------------    ------------------------------------
    multilingual-base-uncased     bert-base-multilingual-uncased
    --------------------------    ------------------------------------
    multilingual-base-cased       bert-base-multilingual-cased
    ==========================    ====================================

 -----------------------------------------------------
 Part V: 使用character-level的embedding
 -----------------------------------------------------
@@ -173,6 +114,7 @@ CNNCharEmbedding的使用例子如下：

 .. code-block:: python

    from fastNLP import CNNCharEmbedding
    embed = CNNCharEmbedding(vocab, embed_size=100, char_emb_size=50)

 这表示这个CNNCharEmbedding当中character的embedding维度大小为50，返回的embedding结果维度大小为100。
@@ -181,12 +123,12 @@ CNNCharEmbedding的使用例子如下：

 .. code-block:: python

    from fastNLP import LSTMCharEmbedding
    embed = LSTMCharEmbedding(vocab, embed_size=100, char_emb_size=50)

 这表示这个LSTMCharEmbedding当中character的embedding维度大小为50，返回的embedding结果维度大小为100。



 -----------------------------------------------------
 Part VI: 叠加使用多个embedding
 -----------------------------------------------------
@@ -197,6 +139,7 @@ Part VI: 叠加使用多个embedding

 .. code-block:: python

    from fastNLP import StaticEmbedding, StackEmbedding
    embed_1 = StaticEmbedding(vocab, model_dir_or_name='en-glove-6b-50', requires_grad=True)
    embed_2 = StaticEmbedding(vocab, model_dir_or_name='en-word2vec-300', requires_grad=True)

@@ -208,7 +151,17 @@ StackEmbedding会把多个embedding的结果拼接起来，如上面例子的sta

 .. code-block:: python

    from fastNLP import StaticEmbedding, StackEmbedding, ElmoEmbedding
    elmo_embedding = ElmoEmbedding(vocab, model_dir_or_name='medium', layers='0,1,2', requires_grad=False)
    glove_embedding = StaticEmbedding(vocab, model_dir_or_name='en-glove-6b-50', requires_grad=True)

    stack_embed = StackEmbedding([elmo_embedding, glove_embedding])

 ------------------------------------------
 Part VII: fastNLP支持的预训练Embedding
 ------------------------------------------

 fastNLP支持多种预训练Embedding并提供自动下载功能，具体参见文档

 `fastNLP可加载的embedding与数据集 <https://docs.qq.com/sheet/DVnpkTnF6VW9UeXdh?c=A1A0A0>`_

--- a/docs/source/user/tutorials.rst
+++ b/docs/source/user/tutorials.rst
@@ -8,7 +8,7 @@ fastNLP 详细使用教程
   :maxdepth: 1

   使用DataSet预处理文本 </tutorials/tutorial_1_data_preprocess>
   使用DataSetLoader加载数据集 </tutorials/tutorial_2_load_dataset>
   使用Loader和Pipe加载并处理数据集 </tutorials/tutorial_2_load_dataset>
   使用Embedding模块将文本转成向量 </tutorials/tutorial_3_embedding>
   动手实现一个文本分类器I-使用Trainer和Tester快速训练和测试 </tutorials/tutorial_4_loss_optimizer>
   动手实现一个文本分类器II-使用DataSetIter实现自定义训练过程 </tutorials/tutorial_5_datasetiter>
--- a/fastNLP/io/init.py
+++ b/fastNLP/io/init.py
@@ -38,7 +38,6 @@ __all__ = [
    'JsonLoader',

    'CWSLoader',
    "CWSPipe",

    'MNLILoader',
    "QuoraLoader",
@@ -46,6 +45,8 @@ __all__ = [
    "QNLILoader",
    "RTELoader",

    "Pipe",

    "YelpFullPipe",
    "YelpPolarityPipe",
    "SSTPipe",
@@ -59,6 +60,8 @@ __all__ = [
    "PeopleDailyPipe",
    "WeiboNERPipe",

    "CWSPipe",

    "MatchingBertPipe",
    "RTEBertPipe",
    "SNLIBertPipe",
--- a/fastNLP/io/file_utils.py
+++ b/fastNLP/io/file_utils.py
@@ -59,7 +59,7 @@ PRETRAIN_STATIC_FILES = {
    'en-fasttext-crawl': "crawl-300d-2M.vec.zip",

    'cn': "tencent_cn.zip",
    'cn-tencent': "tencent_cn.txt.zip",
    'cn-tencent': "tencent_cn.zip",
    'cn-fasttext': "cc.zh.300.vec.gz",
    'cn-sgns-literature-word': 'sgns.literature.word.txt.zip',
 }
--- a/fastNLP/io/loader/init.py
+++ b/fastNLP/io/loader/init.py
@@ -62,8 +62,8 @@ __all__ = [
    "PeopleDailyNERLoader",
    "WeiboNERLoader",

    # 'CSVLoader',
    # 'JsonLoader',
    'CSVLoader',
    'JsonLoader',

    'CWSLoader',

--- a/fastNLP/io/loader/classification.py
+++ b/fastNLP/io/loader/classification.py
@@ -5,7 +5,6 @@ import warnings
 import os
 import random
 import shutil
 import numpy as np
 import glob
 import time

--- a/fastNLP/io/loader/conll.py
+++ b/fastNLP/io/loader/conll.py
@@ -11,9 +11,10 @@ import shutil
 import time
 import random


 class ConllLoader(Loader):
    """
    别名：:class:`fastNLP.io.ConllLoader` :class:`fastNLP.io.data_loader.ConllLoader`
    别名：:class:`fastNLP.io.ConllLoader` :class:`fastNLP.io.loader.ConllLoader`

    ConllLoader支持读取的数据格式: 以空行隔开两个sample，除了分割行，每一行用空格或者制表符隔开不同的元素。如下例所示:

--- a/fastNLP/io/loader/csv.py
+++ b/fastNLP/io/loader/csv.py
@@ -6,7 +6,7 @@ from .loader import Loader

 class CSVLoader(Loader):
    """
    别名：:class:`fastNLP.io.CSVLoader` :class:`fastNLP.io.dataset_loader.CSVLoader`
    别名：:class:`fastNLP.io.CSVLoader` :class:`fastNLP.io.loader.CSVLoader`

    读取CSV格式的数据集, 返回 ``DataSet`` 。

--- a/fastNLP/io/pipe/matching.py
+++ b/fastNLP/io/pipe/matching.py
@@ -181,8 +181,8 @@ class MatchingPipe(Pipe):
           "This site includes a...", "The Government Executive...", "not_entailment"
           "...", "..."

        :param data_bundle:
        :return:
        :param data_bundle: 通过loader读取得到的data_bundle，里面包含了数据集的原始数据内容
        :return: data_bundle
        """
        data_bundle = self._tokenize(data_bundle, [Const.RAW_WORDS(0), Const.RAW_WORDS(1)],
                                     [Const.INPUTS(0), Const.INPUTS(1)])
--- a/fastNLP/io/pipe/pipe.py
+++ b/fastNLP/io/pipe/pipe.py
@@ -2,6 +2,9 @@ from .. import DataBundle


 class Pipe:
    """
    别名：:class:`fastNLP.io.Pipe` :class:`fastNLP.io.pipe.Pipe`
    """
    def process(self, data_bundle: DataBundle) -> DataBundle:
        """
        对输入的DataBundle进行处理，然后返回该DataBundle。