IT Text 自然言語処理の基礎(アイティーテキストシゼンゲンゴショリノキソ)

Name: IT Text 自然言語処理の基礎
Author: 岡崎 直観/荒瀬 由紀/鈴木 潤/鶴岡 慶雅/宮尾 祐介
ISBN: 9784274229008

AI・機械学習

著者:: 岡崎直観/荒瀬由紀/鈴木潤/鶴岡慶雅/宮尾祐介(オカザキナオアキ/アラセユキ/スズキジュン/ツルオカヨシマサ/ミヤオユウスケ)
出版社:: オーム社
出版日:: 2022年08月24日頃
ISBN:: 9784274229008
在庫:: 在庫あり

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中級者向け

機械学習深層学習自然言語処理ニューラルネットワークTransformer事前学習済みモデル系列ラベリング構文解析意味解析転移学習

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書籍紹介

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

技書の森解説

自然言語処理 (NLP) は、大規模言語モデルの登場によって産業界での注目度が急激に高まった分野ですが、その基盤となる理論は形態素解析・構文解析・意味解析といった長年の蓄積の上に成り立っています。本書は岡崎直観氏を中心とした著者陣が、 NLP の学術的基礎をオーム社の IT Text シリーズとして体系化した教科書です。大学の情報工学系学部・大学院で教科書として使われることを想定した構成で、理論の積み上げが丁寧です。

古典的な統計的手法から、系列ラベリング、分散表現、注意機構に至るまで、技術の変遷を追いながら各手法の位置づけと数理的背景を学べます。演習問題付きで自習にも対応しており、 NLP を「なんとなく使う」段階から「なぜそう設計されているかを理解する」段階へ進むための橋渡しとなります。線形代数・確率統計の基礎と、 Python 程度のプログラミング経験があれば読み進められます。

実務で即座に使えるチュートリアル集ではないため、特定のライブラリの使い方を求めるなら別の書籍が適しています。本書の強みは、手法が移り変わっても変わらない NLP の問題設定と解法の枠組みを体系的に身につけられる点であり、この領域で長く仕事をしたい人にとっての土台になります。

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