Fix the link for the termtree (#402)

* Fix the link for the termtree

* fix the format for the termtree readme

Author: wawltor

examples/text_to_knowledge/README.md

@@ -7,13 +7,13 @@
 
 ![解语框架结构](./doc/img/text_to_knowledge.png)
 
-**解语由以下三部分构成：** 
+**解语由以下三部分构成：**
 
 - [百科知识树（TermTree）](./termtree) ：包括能够描述所有中文词汇的TermType词类体系，以及Term关系和属性值。
 - 中文知识标注工具集：包括[词类知识标注工具（WordTag）](./wordtag) 和名词短语标注工具（NPTag），为中文文本解析提供词类序列标注框架，结合百科知识树可实现定制化词类序列标注。
 - [中文预训练语言模型（ERNIE-CTM）](./ernie-ctm) ：适用于中文文本挖掘任务的预训练语言模型，汉字字表扩充为2万+，解决中文文本挖掘中常见的UNK（未收录字符）问题。
 
-**本次发布的解语开源试用版包括：** 
+**本次发布的解语开源试用版包括：**
 
 - 百科知识树（TermTree）V1.0试用版：包括简化版的TermType词类体系，和约100w的term集。
 - 中文词类知识标注工具（WordTag）V1.0版。
@@ -146,7 +146,7 @@ WordTag的标注结果中，区分了“人物类\_实体”和“人物类\_概
 
 ## 后续计划
 
-1. 发布百科知识树（TermTree）正式版数据，建立知识共建社区，支持用户提交应用词表/应用图谱 & 定制化TermTree；
+1. 发布百科知识树（TermTree）正式版数据，建立知识共建社区，支持用户提交应用词表/应用图谱 & 定制化TermTree, [TermTree下载链接](https://kg-concept.bj.bcebos.com/TermTree/TermTree.V1.0.tar.gz)；
 2. 持续优化ERNIE-CTM预训练模型，支持多种参数规模模型发布，探索更好的适配中文解析挖掘任务的预训练模型；
 3. 持续优化中文文本知识标注工具集，提供更加精准的知识标注服务；发布多粒度标注工具，支持更加丰富的应用场景。
 
@@ -169,4 +169,4 @@ WordTag的标注结果中，区分了“人物类\_实体”和“人物类\_概
 
 ## 问题与反馈
 
-解语在持续优化中，如果您有任何建议或问题，欢迎提交issue到Github。
+解语在持续优化中，如果您有任何建议或问题，欢迎提交issue到Github。

examples/text_to_knowledge/termtree/README.md

@@ -2,17 +2,19 @@
 TermTree（百科知识树）是一个描述所有中文词汇（包括概念、实体/专名、领域术语、语法词等，统一称之为Term）的树状知识库，完整的TermTree由两部分构成：
 
 > I. TermType词类体系：覆盖所有中文词汇词类的树状知识体系，是对中文词汇集合的一种全划分层次表示；
-> 
+>
 > II. Term关系和属性值：描述具体Term之间关系和Term属性值网状图谱，用于整合各应用知识图谱；
 
 本次发布的TermTreeV1.0试用版是TermTree的一个常用子集，包括两部分内容：
 
 > A.  简化版的TermType词类体系，由160+ termtype（三层结构）和 7000+ subtype构成。
-> 
+>
 > B.  约100w的term集（挂接在TermType词类体系下），包括大多数常用概念（src=cb，基础概念库，termtype准确率为98%）和一部分高频百科实体（src=eb，基础实体库，termtype准确率为95%）。
 >
 > 开源版不包括Term关系和属性值，但给出了实体的百科词条链接，应用方可以利用百科链接整合其他知识图谱使用。
 
+我们提供了TermTreeV1.0试用版的下载链接供大家使用，[下载链接](https://kg-concept.bj.bcebos.com/TermTree/TermTree.V1.0.tar.gz) 。
+
 **注：** 与其他常见应用知识图谱不同，TermTree的核心是概念词，而非专名实体词。因为，在中文文本中，概念词的含义是相对稳定的，而专名实体词随应用变化（例如，不同电商有不同的商品实体集，不同的小说站有不同的小说实体集），因此，TermTree通过 “提供常用概念集 + 可插拔的应用实体集/应用知识图谱” 来达到支持不同的应用适配。
 
 **常见问题1：为什么TermTree采用树状结构（Tree），而不是网状结构（Net/Graph）？**
@@ -99,7 +101,7 @@ TermTree（百科知识树）是一个描述所有中文词汇（包括概念、
             ]
         },
         {
-            "id": "688dc07cc98f02cbd4d21e2700290590", 
+            "id": "688dc07cc98f02cbd4d21e2700290590",
             "subtype": [
                 "影视作品_cb_韩国电影"
             ],
@@ -114,7 +116,7 @@ TermTree（百科知识树）是一个描述所有中文词汇（包括概念、
             ]
         },
         {
-            "id": "bbf4abe6ac412b181eac383333ca9fef", 
+            "id": "bbf4abe6ac412b181eac383333ca9fef",
             "subtype": [
                 "影视作品_cb_剧情电影"
             ],
@@ -154,20 +156,20 @@ TermTree（百科知识树）是一个描述所有中文词汇（包括概念、
 
  5. 为重要的概念/实体构建完整上位归类路径（**注：** TermTreeV1.0试用版暂不包括），用于细粒度特征计算和知识推断，参见以下示例
 
-	| term | 类别| src| 上位归类路径示例 |
-	|---|---|---|---|
-	|苹果 | 植物类|cb|苹果 → 苹果属 → 蔷薇科 → 蔷薇目 → 双子叶植物纲 → 被子植物门 → 种子植物 → 植物界 → 真核生物域 → 生物|
-	| 黄香蕉苹果| 饮食类|cb|黄香蕉苹果 →苹果 →水果 → 蔬果和菌藻类 →食材 →食物 →饮食|
-	|甲型流感 | 疾病类|cb|甲型流感 → 流行性感冒 → 感冒 → 呼吸道感染 → 呼吸系统疾病 → 疾病损伤 → 生物疾病|
-	|甲型流感病毒| 微生物类|cb|甲型流感病毒 → 流行性感冒病毒 → 正粘病毒科 → RNA病毒 → 生物病毒 → 病原微生物 → 微生物 → 生物|
-	|琴房| 区域场所类|cb|琴房 → 音乐室 → 活动室 →活动场所 →区域场所|
-	|琴房| 音乐类|eb|琴房 → 歌曲 →音乐作品 →艺术作品 →作品 → 作品与出版物|
-	|认同感 | 生活用语类|cb|认同感 →正面感受 → 感受 → 知觉感受 → 个体描述  → 生活用语|
-	| 认同感| 图书类|eb|认同感 →书籍 →图书 →书刊 →出版物 → 作品与出版物|
-	|佛罗伦萨足球俱乐部| 体育组织机构|eb|佛罗伦萨足球俱乐部 →意大利足球联赛球队→职业足球俱乐部→足球俱乐部 →足球队 →球队 →运动队 →体育组织机构 →组织机构|
-	|佛罗伦萨市 | 世界地区类|cb|佛罗伦萨市 →托斯卡纳大区 →意大利 →南欧 →欧洲 →地球区域 →世界地区|
-	|言情小说 | 小说类|cb|言情小说 →情感小说 →小说 →文学作品 →作品 →作品与出版物|
-	| 言情小说| 音乐类|eb|言情小说 → 歌曲 →音乐作品 →艺术作品 →作品 → 作品与出版物|
+    | term | 类别| src| 上位归类路径示例 |
+    |---|---|---|---|
+    |苹果 | 植物类|cb|苹果 → 苹果属 → 蔷薇科 → 蔷薇目 → 双子叶植物纲 → 被子植物门 → 种子植物 → 植物界 → 真核生物域 → 生物|
+    | 黄香蕉苹果| 饮食类|cb|黄香蕉苹果 →苹果 →水果 → 蔬果和菌藻类 →食材 →食物 →饮食|
+    |甲型流感 | 疾病类|cb|甲型流感 → 流行性感冒 → 感冒 → 呼吸道感染 → 呼吸系统疾病 → 疾病损伤 → 生物疾病|
+    |甲型流感病毒| 微生物类|cb|甲型流感病毒 → 流行性感冒病毒 → 正粘病毒科 → RNA病毒 → 生物病毒 → 病原微生物 → 微生物 → 生物|
+    |琴房| 区域场所类|cb|琴房 → 音乐室 → 活动室 →活动场所 →区域场所|
+    |琴房| 音乐类|eb|琴房 → 歌曲 →音乐作品 →艺术作品 →作品 → 作品与出版物|
+    |认同感 | 生活用语类|cb|认同感 →正面感受 → 感受 → 知觉感受 → 个体描述  → 生活用语|
+    | 认同感| 图书类|eb|认同感 →书籍 →图书 →书刊 →出版物 → 作品与出版物|
+    |佛罗伦萨足球俱乐部| 体育组织机构|eb|佛罗伦萨足球俱乐部 →意大利足球联赛球队→职业足球俱乐部→足球俱乐部 →足球队 →球队 →运动队 →体育组织机构 →组织机构|
+    |佛罗伦萨市 | 世界地区类|cb|佛罗伦萨市 →托斯卡纳大区 →意大利 →南欧 →欧洲 →地球区域 →世界地区|
+    |言情小说 | 小说类|cb|言情小说 →情感小说 →小说 →文学作品 →作品 →作品与出版物|
+    | 言情小说| 音乐类|eb|言情小说 → 歌曲 →音乐作品 →艺术作品 →作品 → 作品与出版物|
 > **注：** TermType词类体系可视为所有上位归类路径的集合。
 
 ## TermTree应用方式
@@ -195,4 +197,4 @@ TermTree（百科知识树）是一个描述所有中文词汇（包括概念、
 
 ## 问题与反馈
 
-百科知识树在持续扩充优化中，如果您有任何建议或发现数据问题，欢迎提交issue到Github。
+百科知识树在持续扩充优化中，如果您有任何建议或发现数据问题，欢迎提交issue到Github。

examples/text_to_knowledge/wordtag/predictor.py

@@ -23,7 +23,7 @@
 import pandas as pd
 from paddlenlp.datasets import MapDataset
 from paddlenlp.data import Stack, Pad, Tuple
-from paddle.utils.download import get_path_from_url
+from paddlenlp.utils.downloader import get_path_from_url
 from paddlenlp.utils.env import MODEL_HOME
 from paddlenlp.transformers import ErnieCtmWordtagModel, ErnieCtmTokenizer
 
@@ -93,8 +93,8 @@
 }
 
 URLS = {
-    "termtree.rawbase":
-    "https://paddlenlp.bj.bcebos.com/paddlenlp/resource/termtree.rawbase",
+    "TermTree.V1.0":
+    "https://kg-concept.bj.bcebos.com/TermTree/TermTree.V1.0.tar.gz",
     "termtree_type.csv":
     "https://paddlenlp.bj.bcebos.com/paddlenlp/resource/termtree_type.csv",
     "termtree_tags.txt":
@@ -116,7 +116,7 @@ def __init__(self, model_name="wordtag", term_linking=True, tag_path=None):
                 The tag vocab path.
         """
         term_schema_path = self._download_termtree("termtree_type.csv")
-        term_data_path = self._download_termtree("termtree.rawbase")
+        term_data_path = self._download_termtree("TermTree.V1.0")
         if tag_path is None:
             tag_path = self._download_termtree("termtree_tags.txt")
         self._tags_to_index, self._index_to_tags = self._load_labels(tag_path)