update the PaddleNLP readme (#3607)

update the readme of PaddleNLP, showing the new features of Paddle 1.6, making it easier to be understood, and making it colorful, to be alive.

PaddleNLP/README.md

-PaddleNLP
-=========
+[![Documentation Status](https://img.shields.io/badge/docs-latest-brightgreen.svg?style=flat)](https://github.com/PaddlePaddle/models) [![License](https://img.shields.io/badge/license-Apache%202-blue.svg)](LICENSE)
 
-PaddleNLP 是百度开源的工业级 NLP 工具与预训练模型集，能够适应全面丰富的 NLP 任务，方便开发者灵活插拔尝试多种网络结构，并且让应用最快速达到工业级效果。
 
-PaddleNLP 完全基于[PaddlePaddle Fluid](http://www.paddlepaddle.org/)开发，并提供依托于百度百亿级大数据的预训练模型，能够极大地方便 NLP 研究者和工程师快速应用。使用者可以用PaddleNLP 快速实现文本分类、文本匹配、序列标注、阅读理解、智能对话等NLP任务的组网、建模和部署，并且可以直接使用百度开源工业级预训练模型进行快速应用。用户在极大地减少研究和开发成本的同时，也可以获得更好的基于工业实践的应用效果。
 
-特点与优势
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-- 全面丰富的中文NLP应用任务；
-- 任务与网络解耦，网络灵活可插拔；
-- 强大的工业化预训练模型，打造优异应用效果。
+![PaddleNLP_overview](./appendix/PaddleNLP_overview.png)
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+**PaddleNLP**是基于[飞桨（PaddlePaddle）](http://www.paddlepaddle.org/)深度学习框架开发的自然语言处理（NLP）工具，算法，模型和数据的开源项目。百度在NLP领域十几年的深厚积淀为PaddleNLP提供了强大的核心动力，使用PaddleNLP，您可以得到：
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+- **丰富而全面的NLP任务支持：**
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+  - PaddleNLP为您提供了多粒度，多场景的应用支持。涵盖了从[分词](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleNLP/lexical_analysis)，[词性标注](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleNLP/lexical_analysis)，[命名实体识别](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleNLP/lexical_analysis)等NLP基础技术，到[文本分类](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleNLP/sentiment_classification)，[文本相似度计算](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleNLP/similarity_net)，[语义表示](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleNLP/language_representations_kit)，[文本生成](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleNLP/PaddleTextGEN)等NLP核心技术。同时，PaddleNLP还提供了针对常见NLP大型应用系统（如[阅读理解](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleNLP/PaddleMRC)，[对话系统](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleNLP/PaddleDialgoue)，[机器翻译系统](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleNLP/PaddleMT)等）的特定核心技术和工具组件，模型和预训练参数等，让您在NLP领域畅通无阻。
+
+- **稳定可靠的NLP模型和强大的预训练参数：**
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+  - PaddleNLP集成了百度内部广泛使用的NLP工具模型，为您提供了稳定可靠的NLP算法解决方案。基于百亿级数据的预训练参数和丰富的预训练模型，助您轻松提高模型效果，为您的NLP业务注入强大动力。
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+- **持续改进和技术支持，零基础搭建NLP应用：**
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+  - PaddleNLP为您提供持续的技术支持和模型算法更新，为您的NLP业务保驾护航。
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+快速安装
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+### 依赖
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+本项目依赖于 Python 2.7 和 Paddle Fluid 1.3.1 及以上版本，请参考 [安装指南](http://www.paddlepaddle.org/#quick-start) 安装 PaddlePaddle。 注意，暂不支持 Windows GPU 环境，如需在 Windows GPU 环境使用，请将示例代码中的  [fluid.ParallelExecutor](http://paddlepaddle.org/documentation/docs/zh/1.4/api_cn/fluid_cn.html#parallelexecutor) 替换为 [fluid.Executor](http://paddlepaddle.org/documentation/docs/zh/1.4/api_cn/fluid_cn.html#executor) 。
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+### 流程
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+- 克隆代码库到本地
+
+```shell
+git clone https://github.com/PaddlePaddle/models.git
+```
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+- 进入到特定的子目录中查看代码和运行任务（如情感分析）
+
+```shell
+cd models/PaddleNLP/sentiment_classification
+```
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+
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+找到您的NLP解决方案
+-------
+
+|                      任务场景                      |                        对应项目/目录                         |                             简介                             |
+| :------------------------------------------------: | :----------------------------------------------------------: | :----------------------------------------------------------: |
+| **中文分词**，**词性标注**，**命名实体识别**:fire: | [LAC](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleNLP/lexical_analysis) | LAC，全称为Lexical Analysis of Chinese，是百度内部广泛使用的中文处理工具，功能涵盖从中文分词，词性标注，命名实体识别等常见中文处理任务。 |
+|               **词向量（word2vec）**               |                         [word2vec]()                         | 提供单机多卡，多机等分布式训练中文词向量能力，支持主流词向量模型（skip-gram，cbow等），可以快速使用自定义数据训练词向量模型。 |
+|                    **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。 |
+|                    **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，开源数据等一些列工作。包括KT-Net（结合知识的阅读理解模型，Squad曾排名第一），D-Net（阅读理解十项全能模型，在EMNLP2019 国际阅读理解大赛夺得10项冠军），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）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。 |
+|                    **机器翻译**                    | [PaddleMT](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleNLP/PaddleMT) | 全称为Paddle Machine Translation，基于Transformer的经典机器翻译模型。 |
+|                  **其他前沿工作**                  | [Research](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleNLP/Research) |                    百度最新前沿工作开源。                    |
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+
 
 目录结构
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@@ -17,11 +70,12 @@ PaddleNLP 完全基于[PaddlePaddle Fluid](http://www.paddlepaddle.org/)开发
 ```text
 .
 ├── Research                          # 百度NLP在research方面的工作集合
-├── dialogue_model_toolkit            # 对话模型工具箱
-├── emotion_detection                 # 对话情绪识别
+├── PaddleMT        								  # 机器翻译相关代码，数据，预训练模型
+├── PaddleDialogue                    # 对话系统相关代码，数据，预训练模型
+├── PaddleMRC         								# 阅读理解相关代码，数据，预训练模型
+├── PaddleLARK									      # 语言表示工具箱
 ├── language_model                    # 语言模型
-├── language_representations_kit      # 语言表示工具箱
-├── lexical_analysis                  # 词法分析
+├── lexical_analysis                  # LAC词法分析
 ├── models                            # 共享网络
 │   ├── __init__.py
 │   ├── classification
@@ -33,59 +87,23 @@ PaddleNLP 完全基于[PaddlePaddle Fluid](http://www.paddlepaddle.org/)开发
 │   ├── representation
 │   ├── sequence_labeling
 │   └── transformer_encoder.py
-├── neural_machine_translation        # 机器翻译
 ├── preprocess                        # 共享文本预处理工具
 │   ├── __init__.py
 │   ├── ernie
 │   ├── padding.py
 │   └── tokenizer
-├── sentiment_classification          # 文本情感分析
-├── similarity_net                    # 短文本语义匹配
+├── sentiment_classification          # Senta文本情感分析
+├── similarity_net                    # SimNet短文本语义匹配
 ```
 
 其中，除了 `models` 和 `preprocess` 分别是共享的模型集合与共享的数据预处理流程之外，其它目录包含的都是相互独立的任务，可以直接进入这些目录运行任务。
 
-快速安装
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-
-### 依赖
 
-本项目依赖于 Python 2.7 和 Paddle Fluid 1.3.1 及以上版本，请参考 [安装指南](http://www.paddlepaddle.org/#quick-start) 安装 PaddlePaddle。 注意，暂不支持 Windows GPU 环境，如需在 Windows GPU 环境使用，请将示例代码中的  [fluid.ParallelExecutor](http://paddlepaddle.org/documentation/docs/zh/1.4/api_cn/fluid_cn.html#parallelexecutor) 替换为 [fluid.Executor](http://paddlepaddle.org/documentation/docs/zh/1.4/api_cn/fluid_cn.html#executor) 。
-
-### 流程
 
-- 克隆代码库到本地
-
-```shell
-git clone https://github.com/PaddlePaddle/models.git
-```
-
-- 进入到特定的子目录中查看代码和运行任务（如情感分析）
-
-```shell
-cd models/PaddleNLP/sentiment_classification
-```
-
-支持的 NLP 任务
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-
-### 文本分类
- - [文本情感分析](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleNLP/sentiment_classification)
- - [对话情绪识别](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleNLP/emotion_detection)
-
-### 文本匹配
- - [短文本语义匹配](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleNLP/similarity_net)
-
-### 序列标注
- - [词法分析](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleNLP/lexical_analysis)
+联系我们
+------
 
-### 文本生成
- - [机器翻译](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleNLP/neural_machine_translation/transformer)
+扫描下方二维码，加入我们的QQ群，即刻获取来自百度的技术支持：
 
-### 语义表示与语言模型
- - [语言表示工具箱](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleNLP/language_representations_kit)
- - [语言模型](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleNLP/language_model)
+![Paddle_QQ](./appendix/Paddle_QQ.jpg)
 
-### 复杂任务
- - [对话模型工具箱](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleNLP/dialogue_model_toolkit)
- - [阅读理解](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleNLP/Research/ACL2018-DuReader)