nlp-tutorial

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这个仓库把 PyTorch 写的自然语言处理教程整理在一起，每个例子都短小精悍，注释也写得清楚。内容覆盖了常见的任务场景：用 HuffPost 新闻语料做文章分类、在 IMDb 影评上分析情感倾向、从 Stack Exchange 数据里做问答匹配，还包含神经机器翻译的演示。每个项目都基于真实数据，代码量控制得很好，可以一行一行读下来，很适合那些已经了解 NLP 基础、想动手训练第一个模型但又不想被框架细节淹没的人。更重要的是，它把 CNN、RNN、Transformer 这些模型在具体问题里如何组装、如何跑通，用可复现的代码展示出来，而不是停留在理论层面。需要留意的是，仓库从 2020 年之后就没有再更新，所以它更适合作为一份条理清晰的入门材料，而不是直接拿来继续开发的代码库。它的价值在于例子的递进安排和清晰可复现的实现，能帮助你建立从数据处理到模型训练的完整手感。