来自复旦大学自然语言处理团队，这个NLP工具包有何亮点自然语言处理（NLP）是人工智

自然语言处理（NLP）是人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。
在进行 NLP 开发的时候， NLP 工具包是不可缺少的一部分，其中包含的数据集和预训练模型可以较大的提升开发效率。
今天推荐的这个开源项目就是来自复旦大学的 NLP 团队，看看他们的 NLP 工具包有什么好玩的地方吧。
项目名称：fastNLP
项目作者：复旦大学自然语言处理（NLP）团队
项目地址：
项目简介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。
项目特性

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。

环境依赖

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

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：

文章插图
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:

文章插图
项目结构

文章插图
fastNLP 的大致工作流程如上图所示，而项目结构如下：

文章插图
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