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demo/README.md

+# PaddleHub Demo 简介
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+目前PaddleHub有以下任务示例：
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+>* 图像分类
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+>* 中文词法分析
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+>* 情感分析
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+>* 序列标注
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+>* 目标检测
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+>* 文本分类
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+## 图像分类
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+该样例展示了PaddleHub如何将ResNet50、ResNet101、ResNet152、MobileNet、NasNet以及PNasNet作为预训练模型在Flowers、DogCat、Indoor67、Food101、StanfordDogs等数据集上进行图像分类的FineTune和预测。
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+## 中文词法分析
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+该样例展示了PaddleHub如何利用中文词法分析LAC进行预测。
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+## 情感分析
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+该样例展示了PaddleHub如何利用中文情感分析模型Senta进行FineTune和预测。
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+## 序列标注
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+该样例展示了PaddleHub如何将ERNIE和BERT作为预训练模型在MSRA_NER数据集上
+完成序列标注的FineTune和预测。
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+## 目标检测
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+该样例展示了PaddleHub如何将SSD作为预训练模型在PascalVOC数据集上
+完成目标检测的预测。
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+## 文本分类
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+该样例展示了PaddleHub如何将ERNIE和BERT作为预训练模型在ChnSentiCorp、LCQMC和NLPCC-DBQA等数据集上
+完成文本分类的FineTune和预测。
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+**NOTE**
+以上任务示例均是利用PaddleHub提供的数据集，若您想在自定义数据集上完成相应任务，请查看[PaddleHub适配自定义数据完成FineTune](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/wiki/PaddleHub%E9%80%82%E9%85%8D%E8%87%AA%E5%AE%9A%E4%B9%89%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%AE%8C%E6%88%90FineTune)