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PyPI - PaddleNLP Version PyPI - Python Version PyPI Status support os GitHub

特性 | 安装 | QuickStart | API文档 | 社区交流

News

  • 🔥 2021.5.18-19直播课，解读信息抽取UIE和ERNIE 3.0轻量级模型能力，欢迎报名来交流

  • 🔥 2022.5.16 PaddleNLP release/2.3

    • 新增文心大模型 ERNIE 3.0，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；新增超大规模百亿（11B）开放域对话预训练模型 PLATO-XL（英文），并提供FasterGeneration高性能GPU加速，相比上版本推理速度加速2.7倍。
    • 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；

  • 2022.3.21 PaddleNLP release/2.2.5 一键预测工具Taskflow全新升级！欢迎体验更丰富的功能、更便捷的使用方式；新推出适合不同场景的中文分词、命名实体识别模式！

  • 2021.12.28 PaddleNLP release/2.2.2 发布语义检索、问答、评论观点抽取和情感倾向分析 产业化案例，快速搭建系统！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：

开箱即用的一键预测能力

Taskflow旨在提供开箱即用的产业级NLP预置任务能力，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预测性能。

taskflow1

更多使用方法可参考Taskflow文档。

优质的中文预训练模型库

  • Transformer 预训练模型

精选 45+ 个网络结构和 500+ 个预训练模型参数，⭐️⭐️ 国内下载速度快!⭐️⭐️ 既包括百度自研的预训练模型如ERNIE系列, PLATO, SKEP等，也涵盖业界主流的中文预训练模型如BERT，GPT，RoBERTa，T5等。使用paddlenlp.transformers.AutoModel可以下载不同网络结构的预训练模型：

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（可展开详情）
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（可展开详情）
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。

  • 模型应用示例，覆盖NLP全场景

覆盖从学术到产业级的NLP应用示例，涵盖NLP基础技术、NLP系统应用以及相关拓展应用。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、Notbook交互式教程。

产业级端到端系统范例

PaddleNLP针对信息抽取、语义检索、问答、情感倾向分析，推出场景系统技术方案，打通数据标注-模型训练-调优-预测部署全流程。

  • 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。

更多可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。

更多可参考语义检索系统。

  • 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。

更多可参考智能问答系统。

  • 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。

更多可参考情感分析。

大规模分布式训练与高性能推理能力

  • 飞桨4D混合并行分布式训练

更多技术细节可参考GPT-3

  • 高性能Transformer类文本分词器：FasterTokenizer

更多内容可参考FasterTokenizer文档

  • 面向生成任务的高性能加速组件：FasterGeneration

更多内容可参考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，以情感分析任务为例：

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，也可以进行模型微调，这里对UIE模型进行微调，以进一步提升命名实体识别的准确率：

from paddlenlp.transformers import ErniePretrainedModel，AutoTokenizer

完整微调代码，可参考UIE微调

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：

更多使用方法请参考API文档。

版本更新

更多版本更新说明请查看ChangeLog

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。