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| **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)。 | | **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**人机对话场景专用*的情感倾向性分析模型。 | | **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**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。 | | **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。 | | **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。 | | **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****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。 | | **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****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。 |
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