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特性 | 安装 | 快速开始 | API文档 | 社区交流

News

• 🔥 2022.5.18-19直播课，解读通用信息抽取技术UIE和ERNIE 3.0轻量级模型能力，欢迎报名来交流

  

• 🔥 2022.5.16 PaddleNLP v2.3全新发布！🎉

  • 开源文心大模型 ERNIE 3.0轻量级模型，在CLUE Benchmark上实现同规模模型中文最佳效果；新增中文医疗领域预训练模型 ERNIE-Health；新增大规模百亿开放域对话预训练模型 PLATO-XL (11B)，并提供FasterGeneration高性能并行GPU加速⚡。
  • 通用信息抽取技术 UIE发布，单个模型可以同时支持命名实体识别、关系抽取、事件抽取、情感分析等任务；

• 2022.12.12 PaddleNLP v2.2发布！新增开箱即用的NLP能力Taskflow！配套语义检索、智能问答、评论观点抽取产业案例，快速搭建端到端NLP系统！配套视频课程直通车！

特性

PaddleNLP是飞桨自然语言处理开发库，旨在提升开发者在文本领域的开发效率，并提供丰富的NLP应用示例。具备以下四大特性：

开箱即用的NLP能力

丰富完备的中文模型库

产业级端到端系统范例

高性能分布式训练与推理

开箱即用的NLP能力

Taskflow提供丰富的开箱即用的产业级NLP预置模型，覆盖自然语言理解与生成两大场景，提供产业级的效果与极致的推理性能。

更多使用方法可参考Taskflow文档。

丰富完备的中文模型库

业界最全的中文预训练模型

精选 45+ 个网络结构和 500+ 个预训练模型参数，涵盖业界最全的中文预训练模型，既包括文心NLP大模型的ERNIE、PLATO等，也覆盖BERT、GPT、RoBERTa、T5等主流结构。通过AutoModel API一键⚡高速下载⚡。

from paddlenlp.transformers import *

ernie = AutoModel.from_pretrained('ernie-3.0-base-zh')
bert = AutoModel.from_pretrained('bert-wwm-chinese')
albert = AutoModel.from_pretrained('albert-chinese-tiny')
roberta = AutoModel.from_pretrained('roberta-wwm-ext')
electra = AutoModel.from_pretrained('chinese-electra-small')
gpt = AutoModelForPretraining.from_pretrained('gpt-cpm-large-cn')

对预训练模型应用范式如语义表示、文本分类、句对匹配、序列标注、问答等，提供统一的API体验。

import paddle
from paddlenlp.transformers import *

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('ernie-3.0-medium-zh')
text = tokenizer('自然语言处理')

# 语义表示
model = AutoModel.from_pretrained('ernie-3.0-medium-zh')
sequence_output, pooled_output = model(input_ids=paddle.to_tensor([text['input_ids']]))
# 文本分类 & 句对匹配
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained('ernie-3.0-medium-zh')
# 序列标注
model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained('ernie-3.0-medium-zh')
# 问答
model = AutoModelForQuestionAnswering.from_pretrained('ernie-3.0-medium-zh')

 PaddleNLP预训练模型适用任务汇总（点击展开详情）

Model	Sequence Classification	Token Classification	Question Answering	Text Generation	Multiple Choice
ALBERT	✅	✅	✅	❌	✅
BART	✅	✅	✅	✅	❌
BERT	✅	✅	✅	❌	✅
BigBird	✅	✅	✅	❌	✅
BlenderBot	❌	❌	❌	✅	❌
ChineseBERT	✅	✅	✅	❌	❌
ConvBERT	✅	✅	✅	❌	✅
CTRL	✅	❌	❌	❌	❌
DistilBERT	✅	✅	✅	❌	❌
ELECTRA	✅	✅	✅	❌	✅
ERNIE	✅	✅	✅	❌	✅
ERNIE-CTM	❌	✅	❌	❌	❌
ERNIE-Doc	✅	✅	✅	❌	❌
ERNIE-GEN	❌	❌	❌	✅	❌
ERNIE-Gram	✅	✅	✅	❌	❌
ERNIE-M	✅	✅	✅	❌	❌
FNet	✅	✅	✅	❌	✅
Funnel-Transformer	✅	✅	✅	❌	❌
GPT	✅	✅	❌	✅	❌
LayoutLM	✅	✅	❌	❌	❌
LayoutLMv2	❌	✅	❌	❌	❌
LayoutXLM	❌	✅	❌	❌	❌
LUKE	❌	✅	✅	❌	❌
mBART	✅	❌	✅	❌	✅
MegatronBERT	✅	✅	✅	❌	✅
MobileBERT	✅	❌	✅	❌	❌
MPNet	✅	✅	✅	❌	✅
NEZHA	✅	✅	✅	❌	✅
PP-MiniLM	✅	❌	❌	❌	❌
ProphetNet	❌	❌	❌	✅	❌
Reformer	✅	❌	✅	❌	❌
RemBERT	✅	✅	✅	❌	✅
RoBERTa	✅	✅	✅	❌	✅
RoFormer	✅	✅	✅	❌	❌
SKEP	✅	✅	❌	❌	❌
SqueezeBERT	✅	✅	✅	❌	❌
T5	❌	❌	❌	✅	❌
TinyBERT	✅	❌	❌	❌	❌
UnifiedTransformer	❌	❌	❌	✅	❌
XLNet	✅	✅	✅	❌	✅

可参考Transformer 文档 查看目前支持的预训练模型结构、参数和详细用法。

全场景覆盖的应用示例

覆盖从学术到产业的NLP应用示例，涵盖NLP基础技术、NLP系统应用以及拓展应用。全面基于飞桨核心框架2.0全新API体系开发，为开发者提供飞桨文本领域的最佳实践。

精选预训练模型示例可参考Model Zoo，更多场景示例文档可参考examples目录。更有免费算力支持的AI Studio平台的Notbook交互式教程提供实践。

产业级端到端系统范例

PaddleNLP针对信息抽取、语义检索、智能问答、情感分析等高频NLP场景，提供了端到端系统范例，打通数据标注-模型训练-模型调优-预测部署全流程，持续降低NLP技术产业落地门槛。更多详细的系统级产业范例使用说明请参考Applications。

智能语音指令解析

集成了业界领先的语音识别（Automatic Speech Recognition, ASR）、信息抽取（Information Extraction, IE）等技术，打造智能一体化的语音指令系统，广泛应用于智能语音填单、智能语音交互、智能语音检索、手机APP语音唤醒等场景，提高人机交互效率。

更多使用说明请参考智能语音指令解析。

语义检索系统

针对无监督数据、有监督数据等多种数据情况，结合SimCSE、In-batch Negatives、ERNIE-Gram单塔模型等，推出前沿的语义检索方案，包含召回、排序环节，打通训练、调优、高效向量检索引擎建库和查询全流程。

更多使用说明请参考语义检索系统。

智能问答系统

推出基于语义检索技术的问答系统，支持FAQ问答、说明书问答等多种业务场景。

更多使用说明请参考智能问答系统。

评论观点抽取与情感分析

基于情感知识增强预训练模型SKEP，针对产品评论进行评价维度和观点抽取，以及细粒度的情感分析。

更多使用说明请参考情感分析。

高性能分布式训练与推理

飞桨4D混合并行分布式训练技术

更多关于千亿级AI模型的分布式训练使用说明可参考GPT-3。

FasterTokenizers：高性能文本处理库⚡

针对预训练模型的高性能C++ Tokenizer实现，更多使用说明可参考FasterTokenizers文档。

FasterGeneration：高性能生成加速组件⚡

针对大模型生成的加速利器，更多使用说明可参考FasterGeneration文档。

社区交流👬

• 微信扫描二维码并填写问卷之后，加入交流群领取福利

  • 获取5月18-19日每晚20:30《产业级通用信息抽取技术UIE+ERNIE轻量级模型》直播课链接
  • 10G重磅NLP学习大礼包：
  

安装

环境依赖

• python >= 3.6
• paddlepaddle >= 2.2

pip安装

pip install --upgrade paddlenlp

更多关于PaddlePaddle和PaddleNLP安装的详细教程请查看Installation。

QuickStart

这里以信息抽取-命名实体识别任务，UIE模型为例，来说明如何快速使用PaddleNLP:

• 一键预测

PaddleNLP提供一键预测功能，无需训练，直接输入数据，即可得到预测结果：

>>> from pprint import pprint
>>> from paddlenlp import Taskflow

>>> schema = ['时间', '选手', '赛事名称'] # Define the schema for entity extraction
>>> ie = Taskflow('information_extraction', schema=schema)
>>> pprint(ie("2月8日上午北京冬奥会自由式滑雪女子大跳台决赛中中国选手谷爱凌以188.25分获得金牌！"))
[{'时间': [{'end': 6,
          'probability': 0.9857378532924486,
          'start': 0,
          'text': '2月8日上午'}],
  '赛事名称': [{'end': 23,
            'probability': 0.8503089953268272,
            'start': 6,
            'text': '北京冬奥会自由式滑雪女子大跳台决赛'}],
  '选手': [{'end': 31,
          'probability': 0.8981548639781138,
          'start': 28,
          'text': '谷爱凌'}]}]

• 定制训练

如果对一键预测效果不满意，也可以使用少量数据进行模型微调，进一步提升模型在特定场景的效果，详见UIE小样本定制训练。

更多内容可参考：多场景示例，PaddleNLP on AI Studio。

API文档

PaddleNLP提供全流程的文本领域API，可大幅提升NLP任务建模的效率：

• 支持丰富中文数据集加载的Dataset API；
• 灵活高效地完成数据预处理的Data API；
• 提供500+预训练模型的Transformers API。

更多使用方法请参考API文档。

Citation

如果PaddleNLP对您的研究有帮助，欢迎引用

@misc{=paddlenlp,
    title={PaddleNLP: An Easy-to-use and High Performance NLP Library},
    author={PaddleNLP Contributors},
    howpublished = {\url{https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP}},
    year={2021}
}

Acknowledge

我们借鉴了Hugging Face的Transformers🤗关于预训练模型使用的优秀设计，在此对Hugging Face作者及其开源社区表示感谢。

License

PaddleNLP遵循Apache-2.0开源协议。