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PaddlePaddle
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1c7527ed
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10月 31, 2019
作者:
Y
Yibing Liu
提交者:
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10月 31, 2019
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PaddleNLP/README.md
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未找到文件。
PaddleNLP/README.md
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...
...
@@ -20,7 +20,7 @@
-
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快速安装
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...
...
@@ -55,7 +55,7 @@ cd models/PaddleNLP/sentiment_classification
|
**语言模型**
|
[
Language_model
](
https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleNLP/language_model
)
| 基于循环神经网络(RNN)的经典神经语言模型(neural language model)。 |
|
**情感分类**
:fire: |
[
Senta
](
https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleNLP/sentiment_classification
)
,
[
EmotionDetection
](
https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleNLP/emotion_detection
)
| Senta(Sentiment Classification,简称Senta)和EmotionDetection两个项目分别提供了面向
*通用场景*
和
*人机对话场景专用*
的情感倾向性分析模型。 |
|
**文本相似度计算**
:fire: |
[
SimNet
](
https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleNLP/similarity_net
)
| SimNet,又称为Similarity Net,为您提供高效可靠的文本相似度计算工具和预训练模型。 |
|
**语义表示**
:fire: |
[
PaddleLARK
](
https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleNLP/
language_representations_kit
)
| PaddleLARK,全称为Paddle LAngauge Representation Toolkit,集成了ELMO,BERT,ERNIE 1.0,ERNIE 2.0,XLNet等热门中英文预训练模型。 |
|
**语义表示**
:fire: |
[
PaddleLARK
](
https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleNLP/
PaddleLARK
)
| PaddleLARK,全称为Paddle LAngauge Representation Toolkit,集成了ELMO,BERT,ERNIE 1.0,ERNIE 2.0,XLNet等热门中英文预训练模型。 |
|
**文本生成**
|
[
PaddleTextGEN
](
https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleNLP/PaddleTextGEN
)
| Paddle Text Generation为您提供了一些列经典文本生成模型案例,如vanilla seq2seq,seq2seq with attention,variational seq2seq模型等。 |
|
**阅读理解**
|
[
PaddleMRC
](
https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleNLP/PaddleMRC
)
| PaddleMRC,全称为Paddle Machine Reading Comprehension,集合了百度在阅读理解领域相关的模型,工具,开源数据等一系列工作。包括DuReader (百度开源的基于真实搜索用户行为的中文大规模阅读理解数据集),KT-Net (结合知识的阅读理解模型,SQuAD以及ReCoRD曾排名第一), D-Net (预训练-微调框架,在EMNLP2019 MRQA国际阅读理解评测获得第一),等。 |
|
**对话系统**
|
[
PaddleDialogue
](
https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleNLP/PaddleDialogue
)
| 包括:1)DGU(Dialogue General Understanding,通用对话理解模型)覆盖了包括
**检索式聊天系统**
中context-response matching任务和
**任务完成型对话系统**
中
**意图识别**
,
**槽位解析**
,
**状态追踪**
等常见对话系统任务,在6项国际公开数据集中都获得了最佳效果。
<br/>
2) knowledge-driven dialogue:百度开源的知识驱动的开放领域对话数据集,发表于ACL2019。
<br/>
3)ADEM(Auto Dialogue Evaluation Model):对话自动评估模型,可用于自动评估不同对话生成模型的回复质量。 |
...
...
@@ -106,4 +106,3 @@ cd models/PaddleNLP/sentiment_classification
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