BERT による自然言語処理入門

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。