1.新增支持原始bert模型(非easynlp的 backbone prefix版本) 2.支持bert的在sequence classification/fill mask /token classification上的backbone head形式 3.统一了sequence classification几个任务的pipeline到一个类 4.fill mask 支持backbone head形式 5.token classification的几个子任务(ner,word seg, part of speech)的preprocessor 统一到了一起TokenClassificationPreprocessor 6. sequence classification的几个子任务(single classification, pair classification)的preprocessor 统一到了一起SequenceClassificationPreprocessor 7. 改动register中 cls的group_key 赋值位置,之前的group_key在多个decorators的情况下,会被覆盖,obj_cls的group_key信息不正确 8. 基于backbone head形式将 原本group_key和 module同名的情况尝试做调整,如下在modelscope/pipelines/nlp/sequence_classification_pipeline.py 中 原本 @PIPELINES.register_module( Tasks.sentiment_classification, module_name=Pipelines.sentiment_classification) 改成 @PIPELINES.register_module( Tasks.text_classification, module_name=Pipelines.sentiment_classification) 相应的configuration.json也有改动,这样的改动更符合任务和pipline(子任务)的关系。 8. 其他相应改动为支持上述功能 Link: https://code.alibaba-inc.com/Ali-MaaS/MaaS-lib/codereview/10041463
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