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# 文本分类

该项目示例使用PaddleNLP如何完成文本分类任务。该项目展示了使用传统的[Recurrent Neural Networks](./rnn) 和 预训练模型[Pretrained Models](./pretrained_models)两种方法完成文本分类任务。

## Conventional RNNs Models

[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 Model (PTMs)

[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。

## 线上体验教程

- [使用seq2vec模块进行句子情感分类](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/1283423)

- [如何将预训练模型Fine-tune下游任务](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/1294333)

- [使用Bi-GRU+CRF完成快递单信息抽取](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/1317771)

- [使用预训练模型ERNIE优化快递单信息抽取](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/1329361)

- [使用Seq2Seq模型完成自动对联模型](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/1321118)

- [使用预训练模型ERNIE-GEN实现智能写诗](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/1339888)

- [使用TCN网络完成新冠疫情病例数预测](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/1290873)

更多教程参见[PaddleNLP on AI Studio](https://aistudio.baidu.com/aistudio/personalcenter/thirdview/574995)。