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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：
fastNLP 依赖以下包:
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 。 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
pip install fastNLP
python -m spacy download en
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：
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:
| 类型 | 功能 | 例子 |
| encoder | 将输入编码为具有具有表示能力的向量 | Embedding, RNN, CNN, Transformer, ... |
| decoder | 将具有某种表示意义的向量解码为需要的输出形式 | MLP, CRF, ... |
fastNLP的大致工作流程如上图所示，而项目结构如下：
| fastNLP | 开源的自然语言处理库 |
| fastNLP.core | 实现了核心功能，包括数据处理组件、训练器、测试器等 |
| fastNLP.models | 实现了一些完整的神经网络模型 |
| fastNLP.modules | 实现了用于搭建神经网络模型的诸多组件 |
| fastNLP.embeddings | 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 |
| fastNLP.io | 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 |
In memory of @FengZiYjun. May his soul rest in peace. We will miss you very very much!
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