ことばの意味を計算するしくみ 計算言語学と自然言語処理の基礎

◆◆ IT エンジニアが IT エンジニアに読んでほしい本を選ぶ、 「 IT エンジニア本大賞 2026 」にて、「技術書部門 大賞」を受賞!!◆◆ ・私たちの頭の中では、ことばに対してどのような処理が行われているのだろうか? ・頭の中で (いままさに) 行われている処理は、コンピュータによって再現できるのだろうか? これらの問いに、ことばの意味を計算する 2 つのアプローチ (計算言語学と統計的言語処理) から挑む! 【言語処理学会前会長 乾健太郎先生推薦!】 本書は、 ChatGPT で周知となった「ことばのテクノロジー」としての自然言語処理と、哲学・数学・論理学から「ことばをサイエンスする」計算言語学との架け橋となる教科書である。 どちらの世界も知り尽くした第一線の若手研究者が基礎から最先端までを妥協なしに書き上げた。 骨太だが、豊富な例とかみ砕いた説明が読者の背中を押してくれる。 生成 AI を作る人使う人はもちろん、「ことばを数学する」と聞いて心がざわつくようなすべての人に届けたい。 【主な内容】 第 1 部 ことばの意味を計算するには 第 1 章 はじめに:文の容認可能性 第 2 章 ことばの分析から解析へ 第 2 部 計算言語学からみた,ことばの意味を計算するしくみ 第 3 章 形式統語論の考え方 第 4 章 形式意味論の考え方 第 5 章 形式意味論の準備:集合論 第 6 章 形式意味論の準備:記号論理学 第 7 章 形式意味論に基づく含意関係の計算 第 8 章 組合せ範疇文法に基づく意味合成 第 9 章 イベント意味論と推論 第 10 章 談話意味論 第 3 部 自然言語処理からみた,ことばの意味を計算するしくみ 第 11 章 分布意味論 第 12 章 ニューラル言語モデル 第 13 章 大規模言語モデル 第 14 章 分布意味論の特性と問題点 第 4 部 学際的視点からみた,ことばの意味を計算するしくみ 第 15 章 古典的計算主義とコネクショニズム 第 16 章 深層ニューラルネットの体系性の分析 第 17 章 計算言語学と自然言語処理の融合の展望