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applications/sentiment_analysis/unified_sentiment_extraction/README.md

@@ -1,36 +1,36 @@
 # 通用情感信息抽取
 
 ## **目录**
-- [通用情感信息抽取](#通用情感信息抽取)
-  - [**目录**](#目录)
-  - [**1. 情感分析应用简介**](#1-情感分析应用简介)
-  - [**2. 特色介绍**](#2-特色介绍)
-  - [**3. 运行环境**](#3-运行环境)
-  - [**4. 整体功能介绍与Taskflow快速体验**](#4-整体功能介绍与taskflow快速体验)
-    - [**4.1 开箱即用的情感分析能力**](#41-开箱即用的情感分析能力)
-      - [**4.1.1 语句级情感分析**](#411-语句级情感分析)
-      - [**4.1.2 属性级情感分析**](#412-属性级情感分析)
-      - [**4.1.3 多版本模型选择**](#413-多版本模型选择)
-    - [**4.2 批量处理：从数据到情感分析可视化**](#42-批量处理从数据到情感分析可视化)
-      - [**4.2.1 数据描述**](#421-数据描述)
-      - [**4.2.2 批量情感分析**](#422-批量情感分析)
-      - [**4.2.3 情感分析可视化**](#423-情感分析可视化)
-  - [**5. 更进一步：结合业务分析经验，定制情感分析**](#5-更进一步结合业务分析经验定制情感分析)
-    - [**5.1 打通数据标注到训练样本构建**](#51-打通数据标注到训练样本构建)
-      - [**5.1.1 样本构建：语句级情感分类任务**](#511-样本构建语句级情感分类任务)
-      - [**5.1.2 样本构建：属性抽取相关任务**](#512-样本构建属性抽取相关任务)
-      - [**5.1.3 样本构建升级1：加强属性聚合能力**](#513-样本构建升级1加强属性聚合能力)
-      - [**5.1.4 样本构建升级2：加强隐性观点抽取能力**](#514-样本构建升级2加强隐性观点抽取能力)
-    - [**5.2 模型训练**](#52-模型训练)
-    - [**5.3 模型测试**](#53-模型测试)
-    - [**5.4 模型预测及效果展示**](#54-模型预测及效果展示)
-      - [**5.4.1 使用训练后的模型进行预测**](#541-使用训练后的模型进行预测)
-      - [**5.4.2 属性聚合预测和分析**](#542-属性聚合预测和分析)
-      - [**5.4.3 隐性观点词抽取预测和分析**](#543-隐性观点词抽取预测和分析)
-  - [**6. 模型部署**](#6-模型部署)
-    - [**6.1 基于SimpleServer进行服务化部署**](#61-基于simpleserver进行服务化部署)
-    - [**6.2 基于Pipeline进行部署**](#62-基于pipeline进行部署)
-
+## **目录**
+- [1. 情感分析应用简介](#1)
+- [2. 特色介绍](#2)
+- [3. 运行环境](#3)
+- [4. 整体功能介绍与Taskflow快速体验](#4)
+  - [4.1 开箱即用的情感分析能力](#4.1)
+    - [4.1.1 语句级情感分析](#4.1.1)
+    - [4.1.2 属性级情感分析](#4.1.2)
+    - [4.1.3 多版本模型选择](#4.1.3)
+  - [4.2 批量处理：从数据到情感分析可视化](#4.2)
+    - [4.2.1 数据描述](#4.2.1)
+    - [4.2.2 批量情感分析](#4.2.2)
+    - [4.2.3 情感分析可视化](#4.2.3)
+      - [4.2.3.1 一键生成情感分析结果](#4.2.3.1)
+      - [4.2.3.2 情感分析详细展示](#4.2.3.2)
+- [5. 更进一步：结合业务分析经验，定制情感分析](#5)
+  - [5.1 打通数据标注到训练样本构建](#5.1)
+    - [5.1.1 样本构建：语句级情感分类任务](#5.1.1)
+    - [5.1.2 样本构建：属性抽取相关任务](#5.1.2)
+    - [5.1.3 样本构建升级1：加强属性聚合能力](#5.1.3)
+    - [5.1.4 样本构建升级2：加强隐性观点抽取能力](#5.1.4)
+  - [5.2 模型训练](#5.2)
+  - [5.3 模型测试](#5.3)
+  - [5.4 模型预测及效果展示](#5.4)
+    - [5.4.1 使用训练后的模型进行预测](#5.4.1)
+    - [5.4.2 属性聚合预测和分析](#5.4.2)
+    - [5.4.3 隐性观点词抽取预测和分析](#5.4.3)
+- [6. 模型部署](#6)
+  - [6.1 基于SimpleServer进行服务化部署](#6.1)
+  - [6.2 基于Pipeline进行部署](#6.2)
 
 <a name="1"></a>
 

applications/text_classification/hierarchical/README.md

@@ -1,22 +1,14 @@
 # 层次分类指南
 
 **目录**
-- [层次分类指南](#层次分类指南)
-  - [1. 层次分类简介](#1-层次分类简介)
-  - [2. 快速开始](#2-快速开始)
-    - [2.1 运行环境](#21-运行环境)
-    - [2.2 代码结构](#22-代码结构)
-    - [2.3 数据准备](#23-数据准备)
-    - [2.4 模型训练](#24-模型训练)
-      - [2.4.1 预训练模型微调](#241-预训练模型微调)
-      - [2.4.2 训练评估与模型优化](#242-训练评估与模型优化)
-      - [2.4.3 模型预测](#243-模型预测)
-    - [2.5 模型部署](#25-模型部署)
-      - [2.5.1 静态图导出](#251-静态图导出)
-      - [2.5.2 模型裁剪](#252-模型裁剪)
-      - [2.5.3 部署方案](#253-部署方案)
-    - [2.6 模型效果](#26-模型效果)
-
+- [1. 层次分类简介](#层次分类简介)
+- [2. 快速开始](#快速开始)
+    - [2.1 运行环境](#运行环境)
+    - [2.2 代码结构](#代码结构)
+    - [2.3 数据准备](#数据准备)
+    - [2.4 模型训练](#模型训练)
+    - [2.5 模型部署](#模型部署)
+    - [2.6 模型效果](#模型效果)
 
 <a name="层次分类简介"></a>
 

applications/text_classification/hierarchical/analysis/README.md

@@ -1,19 +1,16 @@
 # 训练评估与模型优化指南
 
 **目录**
-- [训练评估与模型优化指南](#训练评估与模型优化指南)
-  - [Analysis模块介绍](#analysis模块介绍)
-  - [环境准备](#环境准备)
-  - [模型评估](#模型评估)
-  - [可解释性分析](#可解释性分析)
-    - [单词级别可解释性分析](#单词级别可解释性分析)
-    - [句子级别可解释性分析](#句子级别可解释性分析)
-  - [数据优化](#数据优化)
-    - [稀疏数据筛选方案](#稀疏数据筛选方案)
-      - [稀疏数据识别—数据增强](#稀疏数据识别数据增强)
-      - [稀疏数据识别-数据标注](#稀疏数据识别-数据标注)
-    - [脏数据清洗方案](#脏数据清洗方案)
-    - [数据增强策略方案](#数据增强策略方案)
+   * [Analysis模块介绍](#Analysis模块介绍)
+   * [环境准备](#环境准备)
+   * [模型评估](#模型评估)
+   * [可解释性分析](#可解释性分析)
+        * [单词级别可解释性分析](#单词级别可解释性分析)
+        * [句子级别可解释性分析](#句子级别可解释性分析)
+   * [数据优化](#数据优化)
+        * [稀疏数据筛选方案](#稀疏数据筛选方案)
+        * [脏数据清洗方案](#脏数据清洗方案)
+        * [数据增强策略方案](#数据增强策略方案)
 
 ## Analysis模块介绍
 

applications/text_classification/multi_class/README.md

@@ -2,19 +2,14 @@
 
 **目录**
 
-- [二分类/多分类任务指南](#二分类多分类任务指南)
-  - [1. 二分类/多分类简介](#1-二分类多分类简介)
-  - [2. 快速开始](#2-快速开始)
-    - [2.1 运行环境](#21-运行环境)
-    - [2.2 代码结构](#22-代码结构)
-    - [2.3 数据准备](#23-数据准备)
-    - [2.4 模型训练](#24-模型训练)
-      - [2.4.1 预训练模型微调](#241-预训练模型微调)
-      - [2.4.2 训练评估](#242-训练评估)
-      - [2.4.3 模型裁剪(可选)](#243-模型裁剪可选)
-    - [2.5 模型预测](#25-模型预测)
-      - [可配置参数说明](#可配置参数说明)
-    - [2.6 模型效果](#26-模型效果)
+- [1. 二分类/多分类简介](#二分类/多分类简介)
+- [2. 快速开始](#快速开始)
+    - [2.1 运行环境](#运行环境)
+    - [2.2 代码结构](#代码结构)
+    - [2.3 数据准备](#数据准备)
+    - [2.4 模型训练](#模型训练)
+    - [2.5 模型预测](#模型预测)
+    - [2.6 模型效果](#模型效果)
 
 
 <a name="二分类/多分类简介"></a>

applications/text_classification/multi_class/analysis/README.md

@@ -1,18 +1,15 @@
 # 训练评估与模型优化指南
 
 **目录**
-- [训练评估与模型优化指南](#训练评估与模型优化指南)
-  - [Analysis模块介绍](#analysis模块介绍)
-  - [环境准备](#环境准备)
-  - [可解释性分析](#可解释性分析)
-    - [单词级别可解释性分析](#单词级别可解释性分析)
-    - [句子级别可解释性分析](#句子级别可解释性分析)
-  - [数据优化](#数据优化)
-    - [稀疏数据筛选方案](#稀疏数据筛选方案)
-      - [稀疏数据识别—数据增强](#稀疏数据识别数据增强)
-      - [稀疏数据识别-数据标注](#稀疏数据识别-数据标注)
-    - [脏数据清洗方案](#脏数据清洗方案)
-    - [数据增强策略方案](#数据增强策略方案)
+   * [Analysis模块介绍](#Analysis模块介绍)
+   * [环境准备](#环境准备)
+   * [可解释性分析](#可解释性分析)
+        * [单词级别可解释性分析](#单词级别可解释性分析)
+        * [句子级别可解释性分析](#句子级别可解释性分析)
+   * [数据优化](#数据优化)
+        * [稀疏数据筛选方案](#稀疏数据筛选方案)
+        * [脏数据清洗方案](#脏数据清洗方案)
+        * [数据增强策略方案](#数据增强策略方案)
 
 ## Analysis模块介绍
 

applications/text_classification/multi_label/README.md

@@ -1,22 +1,14 @@
 # 多标签分类指南
 
 **目录**
-**目录**
-- [多标签分类指南](#多标签分类指南)
-  - [1. 多标签分类简介](#1-多标签分类简介)
-  - [2. 快速开始](#2-快速开始)
-    - [2.1 运行环境](#21-运行环境)
-    - [2.2 代码结构](#22-代码结构)
-    - [2.3 数据准备](#23-数据准备)
-    - [2.4 模型训练](#24-模型训练)
-      - [2.4.1 预训练模型微调](#241-预训练模型微调)
-      - [2.4.2 训练评估与模型优化](#242-训练评估与模型优化)
-      - [2.4.3 模型预测](#243-模型预测)
-    - [2.5 模型部署](#25-模型部署)
-      - [2.5.1 静态图导出](#251-静态图导出)
-      - [2.5.2 模型裁剪](#252-模型裁剪)
-      - [2.5.3 部署方案](#253-部署方案)
-    - [2.6 模型效果](#26-模型效果)
+- [1. 多标签分类简介](#多标签分类简介)
+- [2. 快速开始](#快速开始)
+    - [2.1 运行环境](#运行环境)
+    - [2.2 代码结构](#代码结构)
+    - [2.3 数据准备](#数据准备)
+    - [2.4 模型训练](#模型训练)
+    - [2.5 模型部署](#模型部署)
+    - [2.6 模型效果](#模型效果)
 
 <a name="多标签分类简介"></a>
 

docs/dataaug.md

@@ -3,23 +3,22 @@
 PaddleNLP提供了Data Augmentation数据增强API，可用于训练数据数据增强
 
 **目录**
-- [Data Augmentation API](#data-augmentation-api)
-  - [1.词级别数据增强策略](#1词级别数据增强策略)
-    - [1.1 词替换](#11-词替换)
-    - [词插入](#词插入)
-    - [词删除](#词删除)
-    - [词交换](#词交换)
-  - [2. 句子级别数据增强策略](#2-句子级别数据增强策略)
-    - [2.1 同义句生成](#21-同义句生成)
-    - [2.2 句子回译](#22-句子回译)
-    - [2.3 句子摘要](#23-句子摘要)
-    - [2.4 句子续写](#24-句子续写)
-  - [3.字级别数据增强策略](#3字级别数据增强策略)
-    - [3.1 字替换](#31-字替换)
-    - [字插入](#字插入)
-    - [字删除](#字删除)
-    - [字交换](#字交换)
-  - [4. 文档一键增强](#4-文档一键增强)
+* [1. 词级别数据增强策略](#词级别数据增强策略)
+    * [1.1 词替换](#词替换)
+    * [1.2 词插入](#词插入)
+    * [1.3 词删除](#词删除)
+    * [1.4 词交换](#词交换)
+* [2. 句子级别数据增强策略](#句子级别数据增强策略)
+    * [2.1 同义句生成](#同义句生成)
+    * [2.2 句子回译](#句子回译)
+    * [2.3 句子摘要](#句子摘要)
+    * [2.4 句子续写](#句子续写)
+* [3. 字级别数据增强策略](#字级别数据增强策略)
+    * [3.1 字替换](#字替换)
+    * [3.2 字插入](#字插入)
+    * [3.3 字删除](#字删除)
+    * [3.4 字交换](#字交换)
+* [4. 文档一键增强](#文档一键增强)
 
 
 <a name="词级别数据增强策略"></a>

model_zoo/ernie-tiny/README.md

@@ -1,24 +1,20 @@
 # ERNIE 3.0 Tiny: Frustratingly Simple Method to Improve Task-Agnostic Distillation Generalization
 
  **目录**
-- [ERNIE 3.0 Tiny: Frustratingly Simple Method to Improve Task-Agnostic Distillation Generalization](#ernie-30-tiny-frustratingly-simple-method-to-improve-task-agnostic-distillation-generalization)
-  - [ERNIE 3.0 Tiny 介绍](#ernie-30-tiny-介绍)
-    - [在线蒸馏技术](#在线蒸馏技术)
-    - [注入下游知识](#注入下游知识)
-    - [多任务学习提升泛化性](#多任务学习提升泛化性)
-  - [预训练模型效果](#预训练模型效果)
-  - [代码结构](#代码结构)
-  - [开始运行](#开始运行)
-    - [任务介绍](#任务介绍)
-    - [环境要求](#环境要求)
-    - [数据准备](#数据准备)
-  - [模型训练](#模型训练)
-  - [模型评估](#模型评估)
-  - [🔥端上模型压缩方案](#端上模型压缩方案)
-    - [压缩效果](#压缩效果)
-  - [⚡️FastDeplopy 部署](#️fastdeplopy-部署)
-    - [性能结论](#性能结论)
-  - [参考文献](#参考文献)
+   * [ERNIE 3.0 Tiny 介绍](#模型介绍)
+   * [预训练模型效果](#模型效果)
+   * [代码结构](#代码结构)
+   * [开始运行](#开始运行)
+       * [任务介绍](#任务介绍)
+       * [环境要求](#环境要求)
+       * [数据准备](#数据准备)
+   * [模型训练](#模型训练)
+   * [模型评估](#模型评估)
+   * [端上模型压缩方案🔥](#模型压缩)
+       * [压缩效果](#压缩效果)
+   * [⚡️ FastDeploy 部署](#FastDeploy部署)
+       * [性能结论](#压缩结论)
+   * [参考文献](#参考文献)
 
 本项目开源了 **ERNIE 3.0 Tiny** 预训练模型及 **端上语义理解压缩方案**。
 

model_zoo/ernie-vil2.0/README.md

@@ -1,24 +1,19 @@
 # ERNIE-ViL 2.0 基于多视角对比学习的跨模态预训练模型
 
  **目录**
-- [ERNIE-ViL 2.0 基于多视角对比学习的跨模态预训练模型](#ernie-vil-20-基于多视角对比学习的跨模态预训练模型)
-  - [ERNIE-ViL 2.0 介绍](#ernie-vil-20-介绍)
-  - [预训练模型效果](#预训练模型效果)
-    - [跨模态检索效果](#跨模态检索效果)
-  - [代码结构](#代码结构)
-  - [开始运行](#开始运行)
-    - [任务介绍](#任务介绍)
-    - [环境要求](#环境要求)
-    - [数据准备](#数据准备)
-  - [模型训练](#模型训练)
-  - [模型评估](#模型评估)
-    - [提取特征](#提取特征)
-    - [以文搜图评估](#以文搜图评估)
-    - [以图搜文评估](#以图搜文评估)
-  - [模型预测](#模型预测)
-  - [模型导出预测](#模型导出预测)
-  - [Taskflow一键预测](#taskflow一键预测)
-  - [参考文献](#参考文献)
+   * [ERNIE-ViL 2.0  介绍](#模型介绍)
+   * [预训练模型效果](#模型效果)
+   * [代码结构](#代码结构)
+   * [开始运行](#开始运行)
+       * [任务介绍](#任务介绍)
+       * [环境要求](#环境要求)
+       * [数据准备](#数据准备)
+   * [模型训练](#模型训练)
+   * [模型评估](#模型评估)
+   * [模型预测](#模型预测)
+   * [模型导出预测](#模型导出预测)
+   * [Taskflow一键预测](#Taskflow一键预测)
+   * [参考文献](#参考文献)
 
 本项目开源了 **ERNIE-ViL 2.0** 预训练模型及微调方案。