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# fastNLP
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[](https://travis-ci.org/fastnlp/fastNLP)
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[](https://codecov.io/gh/fastnlp/fastNLP)
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[](https://pypi.org/project/fastNLP)
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[](http://fastnlp.readthedocs.io/?badge=latest)
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fastNLP 是一款轻量级的 NLP 工具包。你既可以使用它快速地完成一个序列标注（[NER](reproduction/seqence_labelling/ner)、POS-Tagging等）、中文分词、[文本分类](reproduction/text_classification)、[Matching](reproduction/matching)、[指代消解](reproduction/coreference_resolution)、[摘要](reproduction/Summarization)等任务； 也可以使用它快速构建许多复杂的网络模型，进行科研。它具有如下的特性：
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- 统一的Tabular式数据容器，让数据预处理过程简洁明了。内置多种数据集的Loader和Pipe，省去预处理代码;
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- 多种训练、测试组件，例如训练器Trainer；测试器Tester；以及各种评测metrics等等;
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- 各种方便的NLP工具，例如预处理embedding加载（包括ELMo和BERT）; 中间数据cache等;
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- 部分[数据集与预训练模型](https://docs.qq.com/sheet/DVnpkTnF6VW9UeXdh?c=A1A0A0)的自动下载
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- 详尽的中文[文档](https://fastnlp.readthedocs.io/)、[教程](https://fastnlp.readthedocs.io/zh/latest/user/tutorials.html)以供查阅;
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- 提供诸多高级模块，例如Variational LSTM, Transformer, CRF等;
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- 在序列标注、中文分词、文本分类、Matching、指代消解、摘要等任务上封装了各种模型可供直接使用，详细内容见 [reproduction](reproduction) 部分;
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- 便捷且具有扩展性的训练器; 提供多种内置callback函数，方便实验记录、异常捕获等。
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## 安装指南
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fastNLP 依赖以下包:
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+ numpy>=1.14.2
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+ torch>=1.0.0
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+ tqdm>=4.28.1
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+ nltk>=3.4.1
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+ requests
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+ spacy
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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/) 。
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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
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```shell
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pip install fastNLP
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python -m spacy download en
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```
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目前使用pypi安装fastNLP的版本是0.4.1，有较多功能仍未更新，最新内容以master分支为准。
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fastNLP0.5.0版本将在近期推出，请密切关注。
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## fastNLP教程
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- [0. 快速入门](https://fastnlp.readthedocs.io/zh/latest/user/quickstart.html)
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- [1. 使用DataSet预处理文本](https://fastnlp.readthedocs.io/zh/latest/tutorials/tutorial_1_data_preprocess.html)
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- [2. 使用Loader和Pipe加载并处理数据集](https://fastnlp.readthedocs.io/zh/latest/tutorials/tutorial_2_load_dataset.html)
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- [3. 使用Embedding模块将文本转成向量](https://fastnlp.readthedocs.io/zh/latest/tutorials/tutorial_3_embedding.html)
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- [4. 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_4_loss_optimizer.html)
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- [5. 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_5_datasetiter.html)
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- [6. 快速实现序列标注模型](https://fastnlp.readthedocs.io/zh/latest/tutorials/tutorial_6_seq_labeling.html)
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- [7. 使用Modules和Models快速搭建自定义模型](https://fastnlp.readthedocs.io/zh/latest/tutorials/tutorial_7_modules_models.html)
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- [8. 使用Metric快速评测你的模型](https://fastnlp.readthedocs.io/zh/latest/tutorials/tutorial_8_metrics.html)
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- [9. 使用Callback自定义你的训练过程](https://fastnlp.readthedocs.io/zh/latest/tutorials/tutorial_9_callback.html)
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- [10. 使用fitlog 辅助 fastNLP 进行科研](https://fastnlp.readthedocs.io/zh/latest/tutorials/tutorial_10_fitlog.html)
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## 内置组件
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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。
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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：
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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
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（ELMo、BERT）、字符embedding（基于CNN或者LSTM的CharEmbedding）
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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:
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<table>
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<td><b> 类型 </b></td>
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<td><b> 功能 </b></td>
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<td><b> 例子 </b></td>
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</tr>
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<tr>
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<td> encoder </td>
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<td> 将输入编码为具有具有表示能力的向量 </td>
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<td> embedding, RNN, CNN, transformer
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</tr>
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<tr>
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<td> decoder </td>
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<td> 将具有某种表示意义的向量解码为需要的输出形式 </td>
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<td> MLP, CRF </td>
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</tr>
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</table>
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## 项目结构
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<img src="./docs/source/figures/workflow.png" width="60%" height="60%">
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fastNLP的大致工作流程如上图所示，而项目结构如下：
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<table>
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<tr>
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<td><b> fastNLP </b></td>
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<td> 开源的自然语言处理库 </td>
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</tr>
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<tr>
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<td><b> fastNLP.core </b></td>
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<td> 实现了核心功能，包括数据处理组件、训练器、测试器等 </td>
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</tr>
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<tr>
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<td><b> fastNLP.models </b></td>
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<td> 实现了一些完整的神经网络模型 </td>
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</tr>
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<tr>
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<td><b> fastNLP.modules </b></td>
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<td> 实现了用于搭建神经网络模型的诸多组件 </td>
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</tr>
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<tr>
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<td><b> fastNLP.embeddings </b></td>
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<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>
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</tr>
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<tr>
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<td><b> fastNLP.io </b></td>
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<td> 实现了读写功能，包括数据读入与预处理，模型读写，自动下载等 </td>
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</tr>
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</table>
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<hr>
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*In memory of @FengZiYjun. May his soul rest in peace. We will miss you very very much!*
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