fastNLP/README.md

# fastNLP

[![Build Status](https://travis-ci.org/fastnlp/fastNLP.svg?branch=master)](https://travis-ci.org/fastnlp/fastNLP)
[![codecov](https://codecov.io/gh/fastnlp/fastNLP/branch/master/graph/badge.svg)](https://codecov.io/gh/fastnlp/fastNLP)
[![Pypi](https://img.shields.io/pypi/v/fastNLP.svg)](https://pypi.org/project/fastNLP)
![Hex.pm](https://img.shields.io/hexpm/l/plug.svg)
[![Documentation Status](https://readthedocs.org/projects/fastnlp/badge/?version=latest)](http://fastnlp.readthedocs.io/?badge=latest)

fastNLP是一款轻量级的自然语言处理（NLP）工具包，目标是快速实现NLP任务以及构建复杂模型。

fastNLP具有如下的特性：

- 统一的Tabular式数据容器，简化数据预处理过程；
- 内置多种数据集的Loader和Pipe，省去预处理代码;
- 各种方便的NLP工具，例如Embedding加载（包括ELMo和BERT）、中间数据cache等;
- 部分[数据集与预训练模型](https://docs.qq.com/sheet/DVnpkTnF6VW9UeXdh?c=A1A0A0)的自动下载；
- 提供多种神经网络组件以及复现模型（涵盖中文分词、命名实体识别、句法分析、文本分类、文本匹配、指代消解、摘要等任务）;
- Trainer提供多种内置Callback函数，方便实验记录、异常捕获等。

## 安装指南

fastNLP 依赖以下包:

+ numpy>=1.14.2
+ torch>=1.0.0
+ tqdm>=4.28.1
+ nltk>=3.4.1
+ requests
+ spacy
+ prettytable>=0.7.2

其中torch的安装可能与操作系统及 CUDA 的版本相关，请参见 [PyTorch 官网](https://pytorch.org/) 。 
在依赖包安装完成后，您可以在命令行执行如下指令完成安装

```shell
pip install fastNLP
python -m spacy download en
```


## fastNLP教程
中文[文档](https://fastnlp.readthedocs.io/)、[教程](https://fastnlp.readthedocs.io/zh/latest/user/tutorials.html)

### 快速入门

- [0. 快速入门](https://fastnlp.readthedocs.io/zh/latest/user/quickstart.html)

### 详细使用教程

- [1. 使用DataSet预处理文本](https://fastnlp.readthedocs.io/zh/latest/tutorials/tutorial_1_data_preprocess.html)
- [2. 使用Vocabulary转换文本与index](https://fastnlp.readthedocs.io/zh/latest/tutorials/tutorial_2_vocabulary.html)
- [3. 使用Embedding模块将文本转成向量](https://fastnlp.readthedocs.io/zh/latest/tutorials/tutorial_3_embedding.html)
- [4. 使用Loader和Pipe加载并处理数据集](https://fastnlp.readthedocs.io/zh/latest/tutorials/tutorial_4_load_dataset.html)
- [5. 动手实现一个文本分类器I-使用Trainer和Tester快速训练和测试](https://fastnlp.readthedocs.io/zh/latest/tutorials/tutorial_5_loss_optimizer.html)
- [6. 动手实现一个文本分类器II-使用DataSetIter实现自定义训练过程](https://fastnlp.readthedocs.io/zh/latest/tutorials/tutorial_6_datasetiter.html)
- [7. 使用Metric快速评测你的模型](https://fastnlp.readthedocs.io/zh/latest/tutorials/tutorial_7_metrics.html)
- [8. 使用Modules和Models快速搭建自定义模型](https://fastnlp.readthedocs.io/zh/latest/tutorials/tutorial_8_modules_models.html)
- [9. 快速实现序列标注模型](https://fastnlp.readthedocs.io/zh/latest/tutorials/tutorial_9_seq_labeling.html)
- [10. 使用Callback自定义你的训练过程](https://fastnlp.readthedocs.io/zh/latest/tutorials/tutorial_10_callback.html)

### 扩展教程

- [Extend-1. BertEmbedding的各种用法](https://fastnlp.readthedocs.io/zh/latest/tutorials/extend_1_bert_embedding.html)
- [Extend-2. 分布式训练简介](https://fastnlp.readthedocs.io/zh/latest/tutorials/extend_2_dist.html)
- [Extend-3. 使用fitlog 辅助 fastNLP 进行科研](https://fastnlp.readthedocs.io/zh/latest/tutorials/extend_3_fitlog.html)


## 内置组件

大部分用于的 NLP 任务神经网络都可以看做由词嵌入（embeddings）和两种模块：编码器（encoder）、解码器（decoder）组成。

以文本分类任务为例，下图展示了一个BiLSTM+Attention实现文本分类器的模型流程图：


![](./docs/source/figures/text_classification.png)

fastNLP 在 embeddings 模块中内置了几种不同的embedding：静态embedding（GloVe、word2vec）、上下文相关embedding
（ELMo、BERT）、字符embedding（基于CNN或者LSTM的CharEmbedding）

与此同时，fastNLP 在 modules 模块中内置了两种模块的诸多组件，可以帮助用户快速搭建自己所需的网络。 两种模块的功能和常见组件如下:

<table>
<tr>
    <td><b> 类型 </b></td>
    <td><b> 功能 </b></td>
    <td><b> 例子 </b></td>
</tr>
<tr>
    <td> encoder </td>
    <td> 将输入编码为具有具有表示能力的向量 </td>
    <td> Embedding, RNN, CNN, Transformer, ...
</tr>
<tr>
    <td> decoder </td>
    <td> 将具有某种表示意义的向量解码为需要的输出形式 </td>
    <td> MLP, CRF, ... </td>
</tr>
</table>


## 项目结构

<div align=center><img width="450" height="350" src="./docs/source/figures/workflow.png"/></div>



fastNLP的大致工作流程如上图所示，而项目结构如下：

<table>
<tr>
    <td><b> fastNLP </b></td>
    <td> 开源的自然语言处理库 </td>
</tr>
<tr>
    <td><b> fastNLP.core </b></td>
    <td> 实现了核心功能，包括数据处理组件、训练器、测试器等 </td>
</tr>
<tr>
    <td><b> fastNLP.models </b></td>
    <td> 实现了一些完整的神经网络模型 </td>
</tr>
<tr>
    <td><b> fastNLP.modules </b></td>
    <td> 实现了用于搭建神经网络模型的诸多组件 </td>
</tr>
<tr>
    <td><b> fastNLP.embeddings </b></td>
    <td> 实现了将序列index转为向量序列的功能，包括读取预训练embedding等 </td>
</tr>
<tr>
    <td><b> fastNLP.io </b></td>
    <td> 实现了读写功能，包括数据读入与预处理，模型读写，数据与模型自动下载等 </td>
</tr>
</table>

<hr>

*In memory of @FengZiYjun.  May his soul rest in peace. We will miss you very very much!*