doc (PaddlePaddle#212)

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 欢迎使用PaddleNLP
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-`PaddleNLP 2.0 <https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP>`_ 拥有覆盖多场景的模型库、简洁易用的全流程API与动静统一的高性能分布式训练能力，旨在为飞桨开发者提升文本领域建模效率，并提供基于PaddlePaddle 2.0的NLP领域最佳实践。
 
-## 特性
+`PaddleNLP 2.0 <https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP>`_ 拥有覆盖多场景的模型库、简洁易用的全流程API与动静统一的高性能分布式训练能力，旨在为飞桨开发者提升文本领域建模效率，并提供基于PaddlePaddle 2.0的NLP领域最佳实践。具备如下特性：
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 - **覆盖多场景的模型库**
-  - PaddleNLP集成了RNN与Transformer等多种主流模型结构，涵盖从[词向量](./examples/word_embedding/)、[词法分析](./examples/lexical_analysis/)、[命名实体识别](./examples/information_extraction/msra_ner/)、[语义表示](./examples/language_model/)等NLP基础技术，到[文本分类](./examples/text_classification/)、[文本匹配](./examples/text_matching/)、[文本生成](./examples/text_generation/)、[文本图学习](./examples/text_graph/erniesage/)、[信息抽取](./examples/information_extraction)等NLP核心技术。同时针对[机器翻译](./examples/machine_translation/)、[通用对话](./examples/dialogue/)、[阅读理解](./examples/machine_reading_comprehension/)等系统应用提供相应核心组件与预训练模型。更多详细介绍请查看[PaddleNLP应用示例](./examples/)。
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+  - PaddleNLP集成了RNN与Transformer等多种主流模型结构，涵盖从词向量、词法分析、命名实体识别、语义表示等NLP基础技术，到文本分类、文本匹配、文本生成、文本图学习、信息抽取等NLP核心技术。同时针对机器翻译、通用对话、阅读理解等系统应用提供相应核心组件与预训练模型。
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 - **简洁易用的全流程API**
-  - 深度兼容飞桨2.0的[高层API](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/tutorial/quick_start/high_level_api/high_level_api.html)体系，内置可复用的文本建模模块([Embedding](./docs/embeddings.md), [CRF](./paddlenlp/layers/crf.py), [Seq2Vec](./paddlenlp/seq2vec/encoder.py), [Transformer](./docs/transformers.md))，可大幅度减少在数据处理、模型组网、训练与评估、推理部署环节的开发量，提升NLP任务迭代与落地的效率。
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+  - 深度兼容飞桨2.0的高层API体系，内置可复用的文本建模模块(Embedding、CRF、 Seq2Vec、Transformer)，可大幅度减少在数据处理、模型组网、训练与评估、推理部署环节的开发量，提升NLP任务迭代与落地的效率。
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 - **动静统一的高性能分布式训练**
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   - 基于飞桨2.0核心框架『动静统一』的特性与领先的混合精度优化策略，结合Fleet分布式训练API，可充分利用GPU集群资源，高效完成大规模预训练模型的分布式训练。
 
 
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 * 项目GitHub: https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP
 * 项目Gitee: https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleNLP
 * GitHub Issue反馈: https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP/issues