update paddlenlp docs (#5109)

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update paddlenlp docs (#5109)
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0089de9b · Steffy-zxf · GitHub · 8763d270 · 0089de9b · 0089de9b
8 changed file
--- a/PaddleNLP/README_en.md
+++ b/PaddleNLP/README_en.md
@@ -95,13 +95,16 @@ For more pretrained model selection, please refer to [PretrainedModels](./paddle
 - [Models API](./docs/models.md)


+
+
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 ## Tutorials

 Please refer to our official AI Studio account for more interactive tutorials: [PaddleNLP on AI Studio](https://aistudio.baidu.com/aistudio/personalcenter/thirdview/574995)

-* [What's Seq2Vec?](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/1294333) shows how to use LSTM to do sentiment analysis.
+* [What's Seq2Vec?](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/1283423) shows how to use LSTM to do sentiment analysis.

-* [Sentiment Analysis with ERNIE](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/1283423) shows how to exploit the pretrained ERNIE to make sentiment analysis better.
+* [Sentiment Analysis with ERNIE](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/1294333) shows how to exploit the pretrained ERNIE to make sentiment analysis better.

 * [Waybill Information Extraction with BiGRU-CRF Model](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/1317771) shows how to make use of bigru and crf to do information extraction.


--- a/PaddleNLP/examples/text_classification/README.md
+++ b/PaddleNLP/examples/text_classification/README.md
@@ -4,7 +4,7 @@

 ## Conventional RNNs Models

-[Recurrent Neural Networks](./rnn) 展示了如何使用RNN、LSTM、GRU等网络完成文本分类任务。
+[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)

@@ -12,10 +12,18 @@

 ## 线上体验教程

-* [paddlenlp.seq2vec是什么? 瞧瞧它怎么完成情感分析教程](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/1294333)展示了使用序列模型LSTM完成情感分析任务。
+- [使用seq2vec模块进行句子情感分类](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/1283423)

-* [使用PaddleNLP语义预训练模型ERNIE优化情感分析教程](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/1283423)展示了使用ERNIE优化情感分析任务。
+- [如何将预训练模型Fine-tune下游任务](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/1294333)

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

-* [使用PaddleNLP预训练模型ERNIE优化快递单信息抽取](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/1329361)
+- [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)
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+- [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)。
--- a/PaddleNLP/examples/text_classification/pretrained_models/README.md
+++ b/PaddleNLP/examples/text_classification/pretrained_models/README.md
 # 使用预训练模型Fine-tune完成中文文本分类任务

-随着深度学习的发展，模型参数的数量飞速增长。为了训练这些参数，需要更大的数据集来避免过拟合。然而，对于大部分NLP任务来说，构建大规模的标注数据集非常困难（成本过高），特别是对于句法和语义相关的任务。相比之下，大规模的未标注语料库的构建则相对容易。为了利用这些数据，我们可以先从其中学习到一个好的表示，再将这些表示应用到其他任务中。最近的研究表明，基于大规模未标注语料库的预训练模型（Pretrained Models, PTM) 在NLP任务上取得了很好的表现。
+
+在2017年之前，工业界和学术界对NLP文本处理依赖于序列模型[Recurrent Neural Network (RNN)](../rnn).
+
+<p align="center">
+<img src="http://colah.github.io/posts/2015-09-NN-Types-FP/img/RNN-general.png" width="40%" height="30%"> <br />
+</p>
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+[paddlenlp.seq2vec是什么? 瞧瞧它怎么完成情感分析](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/1283423)教程介绍了如何使用`paddlenlp.seq2vec`表征文本语义。
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+近年来随着深度学习的发展，模型参数的数量飞速增长。为了训练这些参数，需要更大的数据集来避免过拟合。然而，对于大部分NLP任务来说，构建大规模的标注数据集非常困难（成本过高），特别是对于句法和语义相关的任务。相比之下，大规模的未标注语料库的构建则相对容易。为了利用这些数据，我们可以先从其中学习到一个好的表示，再将这些表示应用到其他任务中。最近的研究表明，基于大规模未标注语料库的预训练模型（Pretrained Models, PTM) 在NLP任务上取得了很好的表现。

 近年来，大量的研究表明基于大型语料库的预训练模型（Pretrained Models, PTM）可以学习通用的语言表示，有利于下游NLP任务，同时能够避免从零开始训练模型。随着计算能力的发展，深度模型的出现（即 Transformer）和训练技巧的增强使得 PTM 不断发展，由浅变深。

-本示例展示了以BERT（[Bidirectional Encoder Representations from Transformers](https://arxiv.org/abs/1810.04805)）代表的预训练模型如何Finetune完成中文文本分类任务。
+
+<p align="center">
+<img src="https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/327f44ff3ed24493adca5ddc4dc24bf61eebe67c84a6492f872406f464fde91e" width="60%" height="50%"> <br />
+</p>
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+本图片来自于：https://github.com/thunlp/PLMpapers
+
+本示例展示了以ERNIE([Enhanced Representation through Knowledge Integration](https://arxiv.org/abs/1904.09223))代表的预训练模型如何Finetune完成中文文本分类任务。

 ## 模型简介

 本项目针对中文文本分类问题，开源了一系列模型，供用户可配置地使用：

 + BERT([Bidirectional Encoder Representations from Transformers](https://arxiv.org/abs/1810.04805))中文模型，简写`bert-base-chinese`， 其由12层Transformer网络组成。
-+ ERNIE([Enhanced Representation through Knowledge Integration](https://arxiv.org/pdf/1904.09223))，支持ERNIE 1.0中文模型（简写`ernie-1.0`）和ERNIE Tiny中文模型（简写`ernie-tiny`)。
+ ERNIE([Enhanced Representation through Knowledge Integration](https://arxiv.org/abs/1904.09223))，支持ERNIE 1.0中文模型（简写`ernie-1.0`）和ERNIE Tiny中文模型（简写`ernie-tiny`)。
   其中`ernie`由12层Transformer网络组成，`ernie-tiny`由3层Transformer网络组成。
 + RoBERTa([A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach](https://arxiv.org/abs/1907.11692))，支持24层Transformer网络的`roberta-wwm-ext-large`和12层Transformer网络的`roberta-wwm-ext`。

@@ -29,21 +46,14 @@

 ## 快速开始

-### 安装说明
-
-* PaddlePaddle 安装
+### 环境依赖

-   本项目依赖于 PaddlePaddle 2.0 及以上版本，请参考 [安装指南](http://www.paddlepaddle.org/#quick-start) 进行安装
+- python >= 3.6
+- paddlepaddle >= 2.0.0-rc1

-* PaddleNLP 安装
-
-   ```shell
-   pip install paddlenlp
-   ```
-
-* 环境依赖
-
-   Python的版本要求 3.6+，其它环境请参考 PaddlePaddle [安装说明](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/1.5/beginners_guide/install/index_cn.html) 部分的内容
+```
+pip install paddlenlp==2.0.0b
+```

 ### 代码结构说明

@@ -128,10 +138,18 @@ Data: 作为老的四星酒店，房间依然很整洁，相当不错。机场

 ## 线上体验教程

-* [paddlenlp.seq2vec是什么? 瞧瞧它怎么完成情感分析教程](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/1294333)展示了使用序列模型LSTM完成情感分析任务。
+- [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PaddleNLP语义预训练模型ERNIE优化情感分析教程](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/1283423)展示了使用ERNIE优化情感分析任务。
+- [使用预训练模型ERNIE-GEN实现智能写诗](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/1339888)

-* [基于Bi-GRU+CRF的快递单信息抽取](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/1317771)
+- [使用TCN网络完成新冠疫情病例数预测](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/1290873)

-* [使用PaddleNLP预训练模型ERNIE优化快递单信息抽取](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/1329361)
+更多教程参见[PaddleNLP on AI Studio](https://aistudio.baidu.com/aistudio/personalcenter/thirdview/574995)。
--- a/PaddleNLP/examples/text_classification/rnn/README.md
+++ b/PaddleNLP/examples/text_classification/rnn/README.md
@@ -2,19 +2,73 @@

 文本分类是NLP应用最广的任务之一，可以被应用到多个领域中，包括但不仅限于：情感分析、垃圾邮件识别、商品评价分类...

-一般通过将文本表示成向量后接入分类器，完成文本分类。
+情感分析是一个自然语言处理中老生常谈的任务。情感分析的目的是为了找出说话者/作者在某些话题上，或者针对一个文本两极的观点的态度。这个态度或许是他或她的个人判断或是评估，也许是他当时的情感状态（就是说，作者在做出这个言论时的情绪状态），或是作者有意向的情感交流（就是作者想要读者所体验的情绪）。其可以用于数据挖掘、Web 挖掘、文本挖掘和信息检索方面得到了广泛的研究。可通过 [AI开放平台-情感倾向分析](http://ai.baidu.com/tech/nlp_apply/sentiment_classify) 线上体验。

-如何用向量表征文本，使得向量携带语义信息，是我们关心的重点。
+<p align="center">
+<img src="https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/febb8a1478e34258953e56611ddc76cd20b412fec89845b0a4a2e6b9f8aae774" hspace='10'/> <br />
+</p>

 本项目开源了一系列模型用于进行文本建模，用户可通过参数配置灵活使用。效果上，我们基于开源情感倾向分类数据集ChnSentiCorp对多个模型进行评测。

-情感倾向分析（Sentiment Classification）是一类常见的文本分类任务。其针对带有主观描述的中文文本，可自动判断该文本的情感极性类别并给出相应的置信度。情感类型分为积极、消极。情感倾向分析能够帮助企业理解用户消费习惯、分析热点话题和危机舆情监控，为企业提供有利的决策支持。可通过 [AI开放平台-情感倾向分析](http://ai.baidu.com/tech/nlp_apply/sentiment_classify) 线上体验。
+## paddlenlp.seq2vec
+
+情感分析任务中关键技术是如何将文本表示成一个**携带语义的文本向量**。随着深度学习技术的快速发展，目前常用的文本表示技术有LSTM，GRU，RNN等方法。
+PaddleNLP提供了一系列的文本表示技术，如`seq2vec`模块。
+
+[`paddlenlp.seq2vec`](../../../paddlenlp/seq2vec) 模块作用为将输入的序列文本表征成一个语义向量。
+
+<p align="center">
+<img src="https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/bbf00931c7534ab48a5e7dff5fbc2ba3ff8d459940434628ad21e9195da5d4c6" width = "500" height = "200"  hspace='10'/> <br />
+</p>
+

 ## 模型简介



-本项目通过调用[Seq2Vec](../../../paddlenlp/seq2vec/)中内置的模型进行序列建模，完成句子的向量表示。包含最简单的词袋模型和一系列经典的RNN类模型。
+本项目通过调用[seq2vec](../../../paddlenlp/seq2vec/)中内置的模型进行序列建模，完成句子的向量表示。包含最简单的词袋模型和一系列经典的RNN类模型。
+
+`seq2vec`模块
+
+* 功能是将序列Embedding Tensor（shape是(batch_size, num_token, emb_dim) ）转化成文本语义表征Enocded Texts Tensor（shape 是(batch_sie,encoding_size)）
+* 提供了`BoWEncoder`，`CNNEncoder`，`GRUEncoder`，`LSTMEncoder`，`RNNEncoder`等模型
+    - `BoWEncoder` 是将输入序列Embedding Tensor在num_token维度上叠加，得到文本语义表征Enocded Texts Tensor。
+    - `CNNEncoder` 是将输入序列Embedding Tensor进行卷积操作，在对卷积结果进行max_pooling，得到文本语义表征Enocded Texts Tensor。
+    - `GRUEncoder` 是对输入序列Embedding Tensor进行GRU运算，在运算结果上进行pooling或者取最后一个step的隐表示，得到文本语义表征Enocded Texts Tensor。
+    - `LSTMEncoder` 是对输入序列Embedding Tensor进行LSTM运算，在运算结果上进行pooling或者取最后一个step的隐表示，得到文本语义表征Enocded Texts Tensor。
+    - `RNNEncoder` 是对输入序列Embedding Tensor进行RNN运算，在运算结果上进行pooling或者取最后一个step的隐表示，得到文本语义表征Enocded Texts Tensor。
+
+
+`seq2vec`提供了许多语义表征方法，那么这些方法在什么时候更加适合呢？
+
+* `BoWEncoder`采用Bag of Word Embedding方法，其特点是简单。但其缺点是没有考虑文本的语境，所以对文本语义的表征不足以表意。
+
+* `CNNEncoder`采用卷积操作，提取局部特征，其特点是可以共享权重。但其缺点同样只考虑了局部语义，上下文信息没有充分利用。
+
+<p align="center">
+<img src="https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/2b2498edd83e49d3b017c4a14e1be68506349249b8a24cdaa214755fb51eadcd" width = "300" height = "150"  hspace='10'/> <br />
+</p>
+
+* `RNNEnocder`采用RNN方法，在计算下一个token语义信息时，利用上一个token语义信息作为其输入。但其缺点容易产生梯度消失和梯度爆炸。
+
+<p align="center">
+<img src="http://colah.github.io/posts/2015-09-NN-Types-FP/img/RNN-general.png" width = "50%" height = "30%"  hspace='10'/> <br />
+</p>
+
+* `LSTMEnocder`采用LSTM方法，LSTM是RNN的一种变种。为了学到长期依赖关系，LSTM 中引入了门控机制来控制信息的累计速度，
+    包括有选择地加入新的信息，并有选择地遗忘之前累计的信息。
+
+<p align="center">
+<img src="https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/a5af1d93c69f422d963e094397a2f6ce978c30a26ab6480ab70d688dd1929de0" width = "50%" height = "30%"  hspace='10'/> <br />
+</p>
+
+* `GRUEncoder`采用GRU方法，GRU也是RNN的一种变种。一个LSTM单元有四个输入 ，因而参数是RNN的四倍，带来的结果是训练速度慢。
+    GRU对LSTM进行了简化，在不影响效果的前提下加快了训练速度。
+
+<p align="center">
+<img src="https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/fc848bc2cb494b40ae42af892b756f5888770320a1fa42348cec10d3df64ee2f" width = "40%" height = "25%"  hspace='10'/> <br />
+</p>
+

 | 模型                                             | 模型介绍                                                     |
 | ------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------------ |
@@ -38,25 +92,31 @@
 | Bi-LSTM Attention |  0.8992 |  0.8856 |
 | TextCNN  | 0.9102  | 0.9107 |

-## 快速开始

-### 安装说明
+<p align="center">
+<img src="https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/ecf309c20e5347399c55f1e067821daa088842fa46ad49be90de4933753cd3cf" width = "600" height = "200"  hspace='10'/> <br />
+</p>

-* PaddlePaddle 安装

-   本项目依赖于 PaddlePaddle 2.0 及以上版本，请参考 [安装指南](http://www.paddlepaddle.org/#quick-start) 进行安装
+关于CNN、LSTM、GRU、RNN等更多信息参考：

-* PaddleNLP 安装
+* https://canvas.stanford.edu/files/1090785/download
+* https://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/
+* https://arxiv.org/abs/1412.3555
+* https://arxiv.org/pdf/1506.00019
+* https://arxiv.org/abs/1404.2188

-   ```shell
-   pip install paddlenlp
-   ```

-* 环境依赖
+## 快速开始

-   本项目依赖于jieba分词，请在运行本项目之前，安装jieba，如`pip install -U jieba`
+### 环境依赖

-   Python的版本要求 3.6+，其它环境请参考 PaddlePaddle [安装说明](https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick/zh/2.0rc-linux-docker) 部分的内容
+- python >= 3.6
+- paddlepaddle >= 2.0.0-rc1
+
+```
+pip install paddlenlp==2.0.0b
+```

 ### 代码结构说明

@@ -164,10 +224,18 @@ Data: 作为老的四星酒店，房间依然很整洁，相当不错。机场

 ## 线上体验教程

-* [paddlenlp.seq2vec是什么? 瞧瞧它怎么完成情感分析教程](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/1294333)展示了使用序列模型LSTM完成情感分析任务。
+- [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PaddleNLP语义预训练模型ERNIE优化情感分析教程](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/1283423)展示了使用ERNIE优化情感分析任务。
+- [使用预训练模型ERNIE-GEN实现智能写诗](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/1339888)

-* [基于Bi-GRU+CRF的快递单信息抽取](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/1317771)
+- [使用TCN网络完成新冠疫情病例数预测](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/1290873)

-* [使用PaddleNLP预训练模型ERNIE优化快递单信息抽取](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/1329361)
+更多教程参见[PaddleNLP on AI Studio](https://aistudio.baidu.com/aistudio/personalcenter/thirdview/574995)。
--- a/PaddleNLP/examples/text_matching/README.md
+++ b/PaddleNLP/examples/text_matching/README.md
@@ -24,3 +24,21 @@
 ## Sentence Transformers

 [Sentence Transformers](./sentence_transformers) 展示了如何使用以ERNIE为代表的模型Fine-tune完成文本匹配任务。
+
+## 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)。
--- a/PaddleNLP/examples/text_matching/sentence_transformers/README.md
+++ b/PaddleNLP/examples/text_matching/sentence_transformers/README.md
@@ -39,7 +39,7 @@ PaddleNLP提供了丰富的预训练模型，并且可以便捷地获取PaddlePa
 本项目针对中文文本匹配问题，开源了一系列模型，供用户可配置地使用：

 + BERT([Bidirectional Encoder Representations from Transformers](https://arxiv.org/abs/1810.04805))中文模型，简写`bert-base-chinese`， 其由12层Transformer网络组成。
-+ ERNIE([Enhanced Representation through Knowledge Integration](https://arxiv.org/pdf/1904.09223))，支持ERNIE 1.0中文模型（简写`ernie-1.0`）和ERNIE Tiny中文模型（简写`ernie-tiny`)。
+ ERNIE([Enhanced Representation through Knowledge Integration](https://arxiv.org/abs/1904.09223))，支持ERNIE 1.0中文模型（简写`ernie-1.0`）和ERNIE Tiny中文模型（简写`ernie-tiny`)。
   其中`ernie`由12层Transformer网络组成，`ernie-tiny`由3层Transformer网络组成。
 + RoBERTa([A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach](https://arxiv.org/abs/1907.11692))，支持12层Transformer网络的`roberta-wwm-ext`。

@@ -195,3 +195,22 @@ Data: ['小蝌蚪找妈妈怎么样', '小蝌蚪找妈妈是谁画的']      Lab
    url = "https://arxiv.org/abs/2010.08240",
 }
 ```
+
+
+## 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)。
--- a/PaddleNLP/examples/text_matching/simnet/README.md
+++ b/PaddleNLP/examples/text_matching/simnet/README.md
@@ -164,3 +164,22 @@ Data: ['世界上什么东西最小', '世界上什么东西最小？']      Lab
 Data: ['光眼睛大就好看吗', '眼睛好看吗？']      Label: dissimilar
 Data: ['小蝌蚪找妈妈怎么样', '小蝌蚪找妈妈是谁画的']      Label: dissimilar
 ```
+
+
+## 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)。
--- a/PaddleNLP/paddlenlp/__init__.py
+++ b/PaddleNLP/paddlenlp/__init__.py
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-__version__ = '2.0.0a9'
+__version__ = '2.0.0b0'

 from . import data
 from . import datasets