v0.4.1

1. 优化 loss
2. 增加 instance factory

v0.2.0

增加 lattice ner 模型实现:

1. 基于 easytext 框架实现
2. 使用 python3 实现 (原作者代码基于 python2.7)
3. 基于 pytorch >= 1.2 版本实现 (原作者代码基于 pytorch 0.3)

ACL 2018 论文: <>
论文地址: https://www.aclweb.org/anthology/P18-1144

v0.1.0

ner 问题修复以及文档修订

v0.0.9

1. 增加了多 GPU 训练能力
2. 增加了 launcher 用于训练
3. 优化 config 适应多 GPU 训练
4. 重构 ner 适应多 GPU 训练

v0.0.8

1. 加入 config机制, 通过配置文件完成训练用的对象生成
2. 将实体识别，使用 config 文件重新改写

v0.0.7

Merge pull request #21 from cjopengler/dbg_v_0_0_7

Relase: v0.0.7

v0.0.6

1. 增加 变长 rnn 处理组件
2. 增加 sgns 中文预训练 embedding
3. 修复bug

v0.0.5

v0.0.5版本，增加了 tra.iner callback 能力，同时实现了 使用时间, loss, metric tensorboard 的 callback

v0.0.4版本

1. 修复了一些 bug
2. 完善了 ner 样例

v0.0.3

v0.0.3 增加了 attention seq2vec, 在github中增加了 属性级情感分析