IT Text 自然言語処理の基礎

深層学習をベースとした自然言語処理の基礎が体系的に身につく!
本書は、深層学習に基づく自然言語処理の基礎となる知識や考え方を、丁寧に展開し解説するものです。自然言語処理技術の概観から始め、機械学習の基本的枠組み、言語モデル・系列変換モデルとして非常に有用な Transformer とそれを活用した事前学習モデルの詳解、さらに自然言語処理の基本的なタスクである系列ラベリング、構文解析、意味解析と、自然言語処理を学ぶうえで必須の基礎知識や背景となる仕組みを幅広くカバーし、体系的に身につけることができる構成としました。
大学の学部上級から大学院の学生、さらには自然言語処理を学び始めた若手技術者にお薦めの教科書です。
第 1 章 自然言語処理の概要
第 2 章 自然言語処理のための機械学習の基礎
第 3 章 単語ベクトル表現
第 4 章 系列に対するニューラルネットワーク
第 5 章 言語モデル・系列変換モデル
第 6 章 Transformer
第 7 章 事前学習済みモデルと転移学習
第 8 章 系列ラベリング
第 9 章 構文解析
第 10 章 意味解析
第 11 章 応用タスク・まとめ
演習問題略解
参考文献

『IT Text 自然言語処理の基礎』 (岡﨑 直観、荒瀬 由紀、鈴木 潤、鶴岡 慶雅、宮尾 祐介 著、オーム社、2022 年 8 月刊) は、深層学習 に基づく自然言語処理の基礎となる知識と考え方を、全 11 章で体系立てて解説する教科書です。版元は、大学の学部上級から大学院の学生、そして自然言語処理を学び始めた若手技術者に向けた一冊と位置づけており、高専や専門学校の学生、教員、研究と実装に携わる若手技術者も想定読者に挙げています。

全 11 章の構成、機械学習の基礎から意味解析まで

第 1 章の概要で分野の全体像を示したあと、第 2 章で自然言語処理のための機械学習の基礎を固めます。第 3 章の単語ベクトル表現、第 4 章の系列に対するニューラルネットワーク、第 5 章の言語モデル / 系列変換モデルと進み、第 6 章で Transformer、第 7 章で事前学習済みモデルと転移学習を扱います。後半は自然言語処理の基本的なタスクに移り、第 8 章の系列ラベリング、第 9 章の構文解析、第 10 章の意味解析を経て、第 11 章で応用タスクとまとめに至ります。巻末には演習問題略解と参考文献が付いており、各章の理解を問題で確かめながら進められる構成です。

深層学習以後の自然言語処理を、基礎から組み立て直す意味

自然言語処理は、単語や文を数値の 埋め込み表現 として扱うニューラルネットワークの手法が主流になり、その延長に Transformer と大規模な事前学習が位置しています。事前学習済みモデルはライブラリを通せば数行で呼び出せますが、それだけでは、なぜその構造で文脈が捉えられるのか、どんなときに性能が落ちるのかを判断できません。本書は単語ベクトルから系列のモデル、言語モデル、Transformer、事前学習へと順に積み上げるので、BERT のような事前学習済みモデルが、どの考え方の上に成り立っているのかを一本の筋として追えます。モデルの出力を評価し、うまくいかない原因を切り分ける立場の人にとって、この筋が見えていることは道具の使い方を覚える以上の効き目があります。

系列ラベリング、構文解析、意味解析を学ぶ価値と前提知識

後半の三つの章は、固有表現の抽出や品詞の付与のように一語ずつ役割を決める問題、文の構造を明らかにする問題、文の意味を捉える問題という、NLP が長く取り組んできた基本的なタスクを扱います。大規模なモデルが文章をそれらしく生成できるようになっても、情報抽出や検索、データの整備ではこうしたタスクの考え方がそのまま使われ、評価の設計にも欠かせません。読み進めるうえでは、大学初年級の線形代数と確率統計、微分の基礎があると、第 2 章以降の数式を追いやすくなります。

自然言語処理の教科書を探す学生と技術者へ、向き不向き

特定のライブラリの操作手順や、生成 AI を組み込んだアプリケーションの作り方を手早く知りたい人には、本書は目的が合いません。そうした実装寄りの関心があるなら、LLM 本の選び方 から自分の層に合う本を探すほうが近道です。一方で、自然言語処理の研究室に入って輪読の教科書を探している学生や、事前学習済みモデルを業務で使いながら背後の仕組みを体系立てて理解し直したい技術者にとって、深層学習以後の基礎を章ごとに積み上げ、演習で確かめられる本書は、長く手元に置いて参照できる一冊になります。