Update README

jiangjj96 · Oct 11, 2021 · a6e886b · a6e886b
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 ![GitHub](https://img.shields.io/github/license/paddlepaddle/paddlenlp)
 
 ## News  <img src="./docs/imgs/news_icon.png" width="40"/>
-* [2021-08-22][《千言：面向事实一致性的生成评测比赛》](https://aistudio.baidu.com/aistudio/competition/detail/105)正式开赛啦🔥🔥🔥，欢迎大家踊跃报名!! [PaddleNLP比赛基线地址](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP/tree/develop/examples/text_generation/unimo-text)
-* [2021-08-22] PaddleNLP 2.0.8版本已发布！:tada:更多详细升级信息请查看[Release Note](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP/releases/tag/v2.0.8).
-* [2021-06-07]《基于深度学习的自然语言处理》直播打卡课正在进行中🔥🔥🔥，快来打卡吧：[https://aistudio.baidu.com/aistudio/course/introduce/24177](https://aistudio.baidu.com/aistudio/course/introduce/24177)
-* [2021-06-04] 新增多粒度语言知识预训练模型[ERNIE-Gram](https://arxiv.org/abs/2010.12148)，多项中文NLP任务取得SOTA成绩，获取2.0.2版本快速体验吧！
+* [2021-10-12] PaddleNLP 2.1版本已发布！新增开箱即用的NLP任务能力、Prompt Tuning应用示例与生成任务的高性能推理！:tada:更多详细升级信息请查看[Release Note](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP/releases/tag/v2.1)。
+* [2021-08-22][《千言：面向事实一致性的生成评测比赛》](https://aistudio.baidu.com/aistudio/competition/detail/105)正式开赛啦🔥🔥🔥，欢迎大家踊跃报名!! [PaddleNLP比赛基线地址](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP/tree/develop/examples/text_generation/unimo-text)。
+
 
 ## 简介
 
-PaddleNLP 2.0是飞桨生态的文本领域核心库，具备**易用的文本领域API**，**多场景的应用示例**、和**高性能分布式训练**三大特点，旨在提升开发者文本领域的开发效率，并提供基于飞桨2.0核心框架的NLP任务最佳实践。
+PaddleNLP是飞桨自然语言处理开发库，具备**易用的文本领域API**，**多场景的应用示例**、和**高性能分布式训练**三大特点，旨在提升开发者在文本领域的开发效率，并提供丰富的NLP应用示例。
 
 - **易用的文本领域API**
-  - 提供从数据加载、文本预处理、模型组网评估、到推理加速的领域API：支持丰富中文数据集加载的[Dataset API](https://paddlenlp.readthedocs.io/zh/latest/data_prepare/dataset_list.html)；灵活高效地完成数据预处理的[Data API](https://paddlenlp.readthedocs.io/zh/latest/source/paddlenlp.data.html)；提供60+预训练模型的[Transformer API](./docs/model_zoo/transformers.rst)等，可大幅提升NLP任务建模与迭代的效率。
-
+  - 提供丰富的工业级预置任务能力[Taskflow](./docs/model_zoo/taskflow.md)和全流程的文本领域API：支持丰富中文数据集加载的[Dataset API](https://paddlenlp.readthedocs.io/zh/latest/data_prepare/dataset_list.html)；灵活高效地完成数据预处理的[Data API](https://paddlenlp.readthedocs.io/zh/latest/source/paddlenlp.data.html)；提供60+预训练模型的[Transformer API](./docs/model_zoo/transformers.rst)等，可大幅提升NLP任务建模的效率。
 
 - **多场景的应用示例**
-  - 覆盖从学术到工业级的NLP[应用示例](#多场景的应用示例)，涵盖从NLP基础技术、NLP核心技术、NLP系统应用以及相关拓展应用。全面基于飞桨核心框架2.0全新API体系开发，为开发提供飞桨2.0框架在文本领域的最佳实践。
-
+  - 覆盖从学术到工业级的NLP[应用示例](#多场景的应用示例)，涵盖NLP基础技术、NLP核心技术、NLP系统应用以及相关拓展应用。全面基于飞桨核心框架2.0全新API体系开发，为开发提供飞桨框架在文本领域的最佳实践。
 
 - **高性能分布式训练**
   - 基于飞桨核心框架领先的自动混合精度优化策略，结合分布式Fleet API，支持4D混合并行策略，可高效地完成超大规模参数的模型训练。
@@ -38,11 +35,11 @@ PaddleNLP 2.0是飞桨生态的文本领域核心库，具备**易用的文本
 ### 环境依赖
 
 - python >= 3.6
-- paddlepaddle >= 2.1.0
+- paddlepaddle >= 2.2rc
 
 ### pip安装
 
-```
+```shell
 pip install --upgrade paddlenlp
 ```
 
@@ -52,7 +49,7 @@ pip install --upgrade paddlenlp
 
 ### Taskflow：开箱即用的工业级NLP能力
 
-Taskflow旨在提供开箱即用的NLP预置任务能力，覆盖自然语言理解与自然语言生成两大场景，在中文场景上提供**工业级的效果**与**极致的预测性能**。
+Taskflow旨在提供**开箱即用**的NLP预置任务能力，覆盖自然语言理解与生成两大场景，提供**工业级的效果**与**极致的预测性能**。
 
 ```python
 from paddlenlp import Taskflow
@@ -81,7 +78,7 @@ ddp("百度是一家高科技公司")
 
 ### Transformer API: 强大的预训练模型生态底座
 
-覆盖**15**个网络结构和**67**个预训练模型参数，既包括百度自研的预训练模型如ERNIE系列, PLATO, SKEP等，也涵盖业界主流的中文预训练模型。也欢迎开发者贡献更多预训练模型！🤗
+覆盖**22**个网络结构和**90**余个预训练模型参数，既包括百度自研的预训练模型如ERNIE系列, PLATO, SKEP等，也涵盖业界主流的中文预训练模型如。欢迎开发者贡献更多预训练模型！🤗
 
 ```python
 from paddlenlp.transformers import *
@@ -169,33 +166,44 @@ PaddleNLP提供了多粒度、多场景的NLP应用示例，面向动态图模
 ### NLP 核心技术
 
 #### 文本分类 (Text Classification)
+
 | 模型  | 简介    |
 | :----- | ------ |
 | [RNN/CNN/GRU/LSTM](./examples/text_classification/rnn) | 实现了经典的RNN, CNN, GRU, LSTM等经典文本分类结构。|
 | [BiLSTM-Attention](./examples/text_classification/rnn) | 基于BiLSTM网络结构引入注意力机制提升文本分类效果。 |
 | [BERT/ERNIE](./examples/text_classification/pretrained_models) | 提供基于预训练模型的文本分类任务实现，包含训练、预测和推理部署的全流程应用。 |
 
 #### 文本匹配 (Text Matching)
+
 | 模型    | 简介       |
 | :--------------- | ---------- |
 | [SimCSE](./examples/text_matching/simcse/):star2:  | 基于论文[SimCSE: Simple Contrastive Learning of Sentence Embeddings](https://arxiv.org/abs/2104.08821)实现无监督语义匹配模型，无需标注数据仅利用无监督数据也能训练效果出众的语义匹配模型。|
+| [ERNIE-Gram w/ R-Drop](./examples/text_matching/question_matching/) | 提供基于ERNIE-Gram预训练模型结合R-Drop策略的问题匹配任在千言数据集上的基线代码。|
 | [SimNet](./examples/text_matching/simnet/)  | 百度自研的语义匹配框架，使用BOW、CNN、GRNN等核心网络作为表示层，在百度内搜索、推荐等多个应用场景得到广泛易用。|
 | [ERNIE](./examples/text_matching/ernie_matching/) | 基于ERNIE使用LCQMC数据完成中文句对匹配任务，提供了Pointwise和Pairwise两种类型学习方式。 |
-| [Sentence-BERT](./examples/text_matching/sentence_transformers/) | 提供基于Siamese双塔结构的文本匹配模型[Sentence-BERT](https://arxiv.org/abs/1908.1008)实现，可用于获取文本的向量化表示。
+| [Sentence-BERT](./examples/text_matching/sentence_transformers/) | 提供基于Siamese双塔结构的文本匹配模型[Sentence-BERT](https://arxiv.org/abs/1908.1008)实现，可用于获取文本的向量化表示。 |
 | [SimBERT](./examples/text_matching/simbert/) | 提供[SimBERT](https://github.com/ZhuiyiTechnology/simbert)模型实现，用于获取文本的向量化表示。|
 
 #### 文本生成 (Text Generation)
+
 | 模型        | 简介      |
 | :------------ | ---------- |
 | [Seq2Seq](./examples/text_generation/couplet) | 实现了经典的Seq2Seq with Attention的网络结构，并提供在自动对联的文本生成应用示例。 |
 | [VAE-Seq2Seq](./examples/text_generation/vae-seq2seq) | 在Seq2Seq框架基础上，加入VAE结构以实现更加多样化的文本生成。|
 | [ERNIE-GEN](./examples/text_generation/ernie-gen) | [ERNIE-GEN](https://arxiv.org/abs/2001.11314)是百度NLP提出的基于多流(multi-flow)机制生成完整语义片段的预训练模型，基于该模型实现了提供了智能写诗的应用示例。|
 
+#### 文本纠错 (Text Correction)
+
+| 模型        | 简介      |
+| :------------ | ---------- |
+| [ERNIE-CSC](./examples/text_correction/ernie-csc):star1:  | [ERNIE-CSC](https://aclanthology.org/2021.findings-acl.198.pdf)是基于ERNIE预训练模型融合了拼音特征的端到端中文拼写纠错模型，在SIGHAN数据集上取得SOTA的效果。|
+
 #### 语义索引 (Semantic Indexing)
 
 提供一套完整的语义索引开发流程，并提供了In-Batch Negative和Hardest Negatives两种策略，开发者可基于该示例实现一个轻量级的语义索引系统，更多信息请查看[语义索引应用示例](./examples/semantic_indexing/)。
 
 #### 信息抽取 (Information Extraction)
+
 | 任务   | 简介     |
 | :---------------  | ---- |
 | [DuEE](./examples/information_extraction/DuEE/) | 基于[DuEE](https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-60457-8_44)数据集，使用预训练模型的方式提供句子级和篇章级的事件抽取示例。 |
@@ -244,18 +252,17 @@ PaddleNLP提供了多粒度、多场景的NLP应用示例，面向动态图模
 
 :star2:[**解语**](./examples/text_to_knowledge/)是由百度知识图谱部开发的文本知识关联框架，覆盖中文全词类的知识库和知识标注工具，能够帮助开发者面对更加多元的应用场景，方便地融合自有知识体系，显著提升中文文本解析和挖掘效果，还可以便捷地利用知识增强机器学习模型效果。
 
-- [TermTree: 中文全词类的知识库](./examples/text_to_knowledge/termtree):star2:
-- [WordTag: 中文词类知识标注工具](./examples/text_to_knowledge/wordtag):star2:
+* [TermTree: 中文全词类的知识库](./examples/text_to_knowledge/termtree):star2:
+* [WordTag: 中文词类知识标注工具](./examples/text_to_knowledge/wordtag):star2:
 
 #### 文本图学习 (Text Graph Learning)
 
 | 模型   | 简介     |
 | :------------ | ------- |
-| [ERNIESage](./examples/text_graph/erniesage)| 基于[飞桨PGL](https://github.com/PaddlePaddle/PGL)图学习框架结合PaddleNLP Transformer API实现的文本图学习模型。|
+| [ERNIESage](./examples/text_graph/erniesage)| 基于[飞桨PGL](https://github.com/PaddlePaddle/PGL)图学习框架结合PaddleNLP Transformer API实现的文本与图结构融合的模型。|
 
 #### 模型压缩 (Model Compression)
 
-
 | 模型                                                       | 简介                                                         |
 | :--------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------ |
 | [MiniLMv2](examples/model_compression/minilmv2) :star2:    | 基于[MiniLMv2: Multi-Head Self-Attention Relation Distillation for Compressing Pretrained Transformers](https://arxiv.org/abs/2012.15828)论文策略的实现，是一种通用蒸馏方法。本实例以`bert-base-chinese`为教师模型，利用中文数据进行了通用蒸馏。 |