一本从神经网络到大模型的中文NLP实战手册
NLPBook 是一本关于自然语言处理中神经网络与大语言模型的综合性开源书籍。它系统性地讲解了从经典神经网络结构（如RNN、CNN）到现代Transformer架构，再到大规模语言模型（如GPT、BERT）的原理、训练与微调方法。本书旨在为NLP学习者和从业者提供一份结构清晰、内容深入的学习资料，解决从理论到实践之间的鸿沟。核心能力包括：覆盖NLP核心任务（文本分类、序列标注、机器翻译等）的算法解析，提供大量数学推导和代码示例，以及针对大模型时代的前沿技术（如提示学习、高效微调）的专题讨论。作为开源项目，它鼓励社区贡献和持续更新，适合作为高校课程教材或自学指南。
Speech and Language Processing (Jurafsky & Martin)、The Annotated Transformer、Hugging Face Course
NLPBook 是学习教育领域的开源项目，由 NiuTrans 开发，2025 年首次发布。
在全站 13,090 个收录项目中，它的 GitHub 星标数（859）位列前 30%，在学习教育分类中处于中上游。
项目已超过三个月没有代码更新，维护节奏明显放缓，最近一次代码更新于 2026-09-23。开源书籍，内容免费，无付费版本。
它主要面向的使用场景是：NLP入门学习与教学参考。同类可对比的替代方案包括 Speech and Language Processing (Jurafsky & Martin)、The Annotated Transformer、Hug…。
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