提供了多个文本分类任务示例，基于基于ERNIE 3.0预训练模型、传统序列模型、基于ERNIE-Doc超长文本预训练模型的文本分类。
Pretrained Models 展示了如何使用以ERNIE 3.0 为代表的预模型，在多分类、多标签、层次分类场景下，基于预训练模型微调、提示学习（小样本）、语义索引等三种不同方案进行文本分类。预训练模型文本分类打通数据标注-模型训练-模型调优-模型压缩-预测部署全流程，旨在解决细分场景应用的痛点和难点，快速实现文本分类产品落地。
Recurrent Neural Networks 展示了如何使用传统序列模型RNN、LSTM、GRU等网络完成文本分类任务。
ERNIE-Doc Text Classification 展示了如何使用预训练模型ERNIE-Doc完成超长文本分类任务。