Add the knowledgemining task update the document for the Taskflow (PaddlePaddle#1130)

* update the document for the taskflow and add the taskflow of knowledge_minin

* update the document for the taskflow in main document

Author: wawltor

README.md

@@ -70,7 +70,7 @@ tag("第十四届全运会在西安举办")
 # 命名实体识别
 ner = Taskflow("ner")
 ner("《孤女》是2010年九州出版社出版的小说，作者是余兼羽")
->>> [{'text': '《孤女》是2010年九州出版社出版的小说，作者是余兼羽', 'items': [{'item': '《', 'offset': 0, 'wordtag_label': 'w', 'length': 1}, {'item': '孤女', 'offset': 1, 'wordtag_label': '作品类_实体', 'length': 2}, {'item': '》', 'offset': 3, 'wordtag_label': 'w', 'length': 1}, {'item': '是', 'offset': 4, 'wordtag_label': '肯定词', 'length': 1}, {'item': '2010年', 'offset': 5, 'wordtag_label': '时间类', 'length': 5}, {'item': '九州出版社', 'offset': 10, 'wordtag_label': '组织机构类', 'length': 5}, {'item': '出版', 'offset': 15, 'wordtag_label': '场景事件', 'length': 2}, {'item': '的', 'offset': 17, 'wordtag_label': '助词', 'length': 1}, {'item': '小说', 'offset': 18, 'wordtag_label': '作品类_概念', 'length': 2}, {'item': '，', 'offset': 20, 'wordtag_label': 'w', 'length': 1}, {'item': '作者', 'offset': 21, 'wordtag_label': '人物类_概念', 'length': 2}, {'item': '是', 'offset': 23, 'wordtag_label': '肯定词', 'length': 1}, {'item': '余兼羽', 'offset': 24, 'wordtag_label': '人物类_实体', 'length': 3}]}]
+>>> [('《', 'w'), ('孤女', '作品类_实体'), ('》', 'w'), ('是', '肯定词'), ('2010年', '时间类'), ('九州出版社', '组织机构类'), ('出版', '场景事件'), ('的', '助词'), ('小说', '作品类_概念'), ('，', 'w'), ('作者', '人物类_概念'), ('是', '肯定词'), ('余兼羽', '人物类_实体')]
 
 # 句法分析
 ddp = Taskflow("dependency_parsing")

docs/model_zoo/taskflow.md

@@ -56,11 +56,11 @@ Term-Linking示例程序可以对无标签数据可以启动模型预测, 例如
 
 ```python
 from paddlenlp import Taskflow
-ner = Taskflow("ner", model="wordtag", linking=True)
-ner(["热梅茶是一道以梅子为主要原料制作的茶饮",
+wordtag = Taskflow("knowledge_mining", model="wordtag", linking=True)
+wordtag(["热梅茶是一道以梅子为主要原料制作的茶饮",
       "《孤女》是2010年九州出版社出版的小说，作者是余兼羽"])
 # Support the input text directly
-ner("热梅茶是一道以梅子为主要原料制作的茶饮")
+wordtag("热梅茶是一道以梅子为主要原料制作的茶饮")
 
 ```
 下面是运行WordTag工具后的知识链接的预测结果

examples/text_to_knowledge/wordtag/README.md

@@ -35,7 +35,7 @@ def parse_args():
 def do_predict(args):
     paddle.set_device(args.device)
     wordtag = Taskflow(
-        "ner",
+        "knowledge_mining",
         model="wordtag",
         batch_size=args.batch_size,
         max_seq_length=args.max_seq_len,

examples/text_to_knowledge/wordtag/predict.py

@@ -63,6 +63,7 @@
            '''
            [{'word': ['百度', '是', '一家', '高科技', '公司'], 'head': ['2', '0', '5', '5', '2'], 'deprel': ['SBV', 'HED', 'ATT', 'ATT', 'VOB']}]
            '''
+
            ddp = Taskflow("dependency_parsing", model="ddparser-ernie-gram-zh")
            ddp("百度是一家高科技公司")
            '''

paddlenlp/taskflow/dependency_parsing.py

@@ -45,6 +45,7 @@
            '''
            [{'text': 'LAC是个优秀的分词工具', 'segs': ['LAC', '是', '个', '优秀', '的', '分词', '工具'], 'tags': ['nz', 'v', 'q', 'a', 'u', 'n', 'n']}]
            '''
+
            lac(["LAC是个优秀的分词工具", "三亚是一个美丽的城市"])
            '''
            [{'text': 'LAC是个优秀的分词工具', 'segs': ['LAC', '是', '个', '优秀', '的', '分词', '工具'], 'tags': ['nz', 'v', 'q', 'a', 'u', 'n', 'n']}, 

paddlenlp/taskflow/knowledge_mining.py

@@ -17,7 +17,8 @@
 import paddle
 from ..utils.tools import get_env_device
 from ..transformers import ErnieCtmWordtagModel, ErnieCtmTokenizer
-from .named_entity_recognition import WordTagTask
+from .knowledge_mining import WordTagTask
+from .named_entity_recognition import NERTask
 from .sentiment_analysis import SentaTask, SkepTask
 from .lexical_analysis import LacTask
 from .word_segmentation import WordSegmentationTask
@@ -31,10 +32,24 @@
 warnings.simplefilter(action='ignore', category=Warning, lineno=0, append=False)
 
 TASKS = {
-    "ner": {
+    "knowledge_mining": {
         "models": {
             "wordtag": {
                 "task_class": WordTagTask,
+                "log_name": 'knowledge_mining_wordtag',
+                "linking": True,
+            }
+        },
+        "default": {
+            "model": "wordtag"
+        }
+    },
+    "ner": {
+        "models": {
+            "wordtag": {
+                "task_class": NERTask,
+                "log_name": 'ner_wordtag',
+                "linking": False,
             }
         },
         "default": {