NeuronBlocks是一个模块化NLP深度学习建模工具包，可以帮助工程师/研究者们快速构建NLP任务的神经网络模型。 该工具包的主要目标是将NLP中深度神经网络模型构建的开发成本降到最低，包括训练阶段和推断阶段。
在构建自然语言理解深度学习模型时，工程师们经常需要在编程细节和代码调试上花费大量精力，而不是专注于模型架构设计与参数调节。为提升构建深度模型的效率，微软推出了开源项目NeuronBlocks，一个用于自然语言处理任务的深度学习工具包。NeuronBlocks将各种神经网络层封装为模块，通过配置简单的JSON文件，就可以轻松地构建复杂的深度神经网络模型。NeuronBlocks能使工程师们在几秒钟内构建和训练各种自然语言处理模型，而无需写一行代码。
NeuronBlocks包括 Block Zoo 和 Model Zoo 两个重要组件，其整体框架如下图所示。
- 在 Block Zoo 中, 我们提供了常用的神经网络组件作为模型架构设计的构建模块。
- 在 Model Zoo 中, 我们提供了 JSON配置文件 形式的一系列经典NLP深度学习模型。
支持的NLP任务
- 句子分类
- 情感分析
- 问答匹配
- 文本蕴含
- 序列标注
- 阅读理解
- 基于知识蒸馏的模型压缩
- 更多……
参考资料
Github地址：https://github.com/microsoft/NeuronBlocks
