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Author: xpqiu

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 ![Hex.pm](https://img.shields.io/hexpm/l/plug.svg)
 [![Documentation Status](https://readthedocs.org/projects/fastnlp/badge/?version=latest)](http://fastnlp.readthedocs.io/?badge=latest)
 
-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/sequence_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：
+fastNLP是一款轻量级的自然语言处理（NLP）工具包。你既可以用来为一个NLP任务快速地实现算法并运行，也可以用来在研究中快速构建复杂的网络模型。
 
-- 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;
-- 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;
-- 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;
-- 部分[数据集与预训练模型](https://docs.qq.com/sheet/DVnpkTnF6VW9UeXdh?c=A1A0A0)的自动下载
-- 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;
-- 提供诸多高级模块，例如Variational LSTM, Transformer, CRF等;
-- 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;
-- 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。
+fastNLP具有如下的特性：
 
+- 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，省去预处理代码;
+- 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;
+- 部分[数据集与预训练模型](https://docs.qq.com/sheet/DVnpkTnF6VW9UeXdh?c=A1A0A0)的自动下载；
+- 提供多种神经网络组件以及模型复现（涵盖中文分词、命名实体识别、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。
 
 ## 安装指南
 
@@ -40,6 +39,7 @@ python -m spacy download en
 
 
 ## fastNLP教程
+中文[文档](https://fastnlp.readthedocs.io/)、[教程](https://fastnlp.readthedocs.io/zh/latest/user/tutorials.html)
 
 ### 快速入门