BERT による自然言語処理入門(バートニヨルシゼンゲンゴショリニュウモン)

自然言語処理の標準モデル、 BERT を使いこなせるようになる!
BERT は Google が 2018 年末に発表した自然言語処理モデルです。「文脈」を考慮した処理が特徴的であり、言語理解を評価する 11 個のタスクについて最高精度を達成し、今や標準的なモデルとしての地位を確立しています。

本書は、自然言語処理の近年における発展に大きな役割を果たし、かつ応用上も有用である BERT の入門書です。前半で自然言語処理や機械学習について概説したのち、 BERT によって実際にさまざまなタスクを解いていきます。具体的には、文章分類・固有表現抽出・文章校正・類似文章検索・データの可視化を扱います。データセットの処理から、ファインチューニング (BERT を特定の言語タスクに特化させるための学習) 、性能の評価までの一連の流れを体験することで、 BERT を自分で使えるようになることを目標とします。

なお、 BERT で処理を行うためのライブラリとして、深層学習の言語モデルを扱ううえでよく使用される Transformers を、学習や性能評価を効率的に行うためのライブラリとして PyTorch Lightning を用います。本書では Transformers や PyTorch Lightning を用いたことがない読者を想定して、その使い方を一から体系的かつ丁寧に解説します。

▼本書の環境
言語:Python
深層学習フレームワーク:PyTorch
ライブラリ:Transformers, PyTorch Lightning
計算環境:Google Colaboratory

▼本書の特徴
・ BERT で実際にさまざまなタスクを解くことができます。
・使用するデータセットを日本語で統一しています。
・ライブラリの使い方を一から体系的に説明します。

自然言語処理 (NLP) の世界では、事前学習済みモデルを目的に合わせて微調整 (ファインチューニング) する手法が標準的なアプローチになりました。本書はその中核にある BERT と Hugging Face Transformers ライブラリを軸に、テキスト分類・固有表現抽出・質問応答といった代表的な NLP タスクを Python で実装する方法を体系的に解説します。著者陣はストックマーク社の研究者を含む実務家で、 2021 年にオーム社から刊行されました。

読み進める上で求められるのは、 Python の基本操作と機械学習の初歩的な概念 (損失関数、勾配降下法) です。 Transformer のアーキテクチャ自体は本書内で丁寧に図解されるため、論文を直接読むのが辛い段階でも要点を掴めます。ただし、あくまで「 BERT を使いこなす」ことに主眼を置いた実践書であり、 Attention 機構を数式レベルで導出する教科書とは役割が異なります。

NLP を業務や研究に取り入れたいが、論文とライブラリのドキュメントだけでは全体像を掴みにくいと感じている人にとって、実装の足場を築くための一冊です。事前学習モデルを「呪文のように呼び出す」状態から、各タスクに応じた設計判断ができる状態へ引き上げてくれます。