| [PTB](http://www.fit.vutbr.cz/~imikolov/rnnlm/) | Penn Treebank Dataset | `paddlenlp.datasets.PTB`|
| [PTB](http://www.fit.vutbr.cz/~imikolov/rnnlm/) | Penn Treebank Dataset | `paddlenlp.datasets.PTB`|
| [1 Billon words](https://opensource.google/projects/lm-benchmark) | 1 Billion Word Language Model Benchmark R13 Output 基准语料库| [ELMo](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleNLP/examples/language_model/elmo)|
| [1 Billon words](https://opensource.google/projects/lm-benchmark) | 1 Billion Word Language Model Benchmark R13 Output 基准语料库| [ELMo](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleNLP/examples/language_model/elmo)|
机器翻译是计算语言学的一个分支，是人工智能的终极目标之一，具有重要的科学研究价值。在机器翻译的任务上，提供了两大类模型，一类是传统的 Sequence to Sequence任务，简称Seq2Seq，通过RNN类模型进行编码，解码；另外一类是Transformer类模型，通过Self-Attention机制来提升Encoder和Decoder的效果，Transformer模型的具体信息可以参考论文, [Attention Is All You Need](https://arxiv.org/abs/1706.03762)。下面是具体的模型信息。
在自然语言处理（NLP）领域中，语言模型预训练方法在多项NLP任务上都获得了不错的提升，广泛受到了各界的关注。在这里主要是提供了目前两种语言模型，一种是RNNLM模型，通过RNN网络来进行序列任务的预测；另外一种是ELMo模型，以双向 LSTM 为网路基本组件，以 Language Model 为训练目标，通过预训练得到通用的语义表示。
| [ERNIE-GEN(An Enhanced Multi-Flow Pre-training and Fine-tuning Framework for Natural Language Generation)](./text_generation/ernie-gen) | ERNIE-GEN是百度发布的生成式预训练模型，通过Global-Attention的方式解决训练和预测曝光偏差的问题，同时使用Multi-Flow Attention机制来分别进行Global和Context信息的交互，同时通过片段生成的方式来增加语义相关性。|
| [ERNIE-GEN(An Enhanced Multi-Flow Pre-training and Fine-tuning Framework for Natural Language Generation)](./text_generation/ernie-gen) | ERNIE-GEN是百度发布的生成式预训练模型，通过Global-Attention的方式解决训练和预测曝光偏差的问题，同时使用Multi-Flow Attention机制来分别进行Global和Context信息的交互，同时通过片段生成的方式来增加语义相关性。|
在自然语言处理（NLP）领域中，语言模型预训练方法在多项NLP任务上都获得了不错的提升，广泛受到了各界的关注。在这里主要是提供了目前两种语言模型，一种是RNNLM模型，通过RNN网络来进行序列任务的预测；另外一种是ELMo模型，以双向 LSTM 为网路基本组件，以 Language Model 为训练目标，通过预训练得到通用的语义表示。
机器翻译是计算语言学的一个分支，是人工智能的终极目标之一，具有重要的科学研究价值。在机器翻译的任务上，提供了两大类模型，一类是传统的 Sequence to Sequence任务，简称Seq2Seq，通过RNN类模型进行编码，解码；另外一类是Transformer类模型，通过Self-Attention机制来提升Encoder和Decoder的效果，Transformer模型的具体信息可以参考论文, [Attention Is All You Need](https://arxiv.org/abs/1706.03762)。下面是具体的模型信息。
| [Dialogue General Understanding](./dialogue/dgu) | 提供基于BERT通用对话理解模型，通过对文本分类、序列标注等操作就可以完成对话中的意图识别，行文识别，状态跟踪等理解任务。|
| [Dialogue General Understanding](./dialogue/dgu) | 提供基于BERT通用对话理解模型，通过对文本分类、序列标注等操作就可以完成对话中的意图识别，行文识别，状态跟踪等理解任务。|
| [PLATO-2](./dialogue/plato-2) | 百度自研领先的开放域对话预训练模型。[PLATO-2: Towards Building an Open-Domain Chatbot via Curriculum Learning](https://arxiv.org/abs/2006.16779) |
| [PLATO-2](./dialogue/plato-2) | 百度自研领先的开放域对话预训练模型。[PLATO-2: Towards Building an Open-Domain Chatbot via Curriculum Learning](https://arxiv.org/abs/2006.16779) |
图中是一个filters number=3, dilated rate=1的时间卷积网络，它能够学习前T个时序的数据特征。关于TCN更详细的资料请参考论文：[An Empirical Evaluation of Generic Convolutional and Recurrent Networks for Sequence Modeling](https://arxiv.org/abs/1803.01271)。
图中是一个filters number=3, dilated rate=1的时间卷积网络，它能够学习前T个时序的数据特征。关于TCN更详细的资料请参考论文：[An Empirical Evaluation of Generic Convolutional and Recurrent Networks for Sequence Modeling](https://arxiv.org/abs/1803.01271)。
