ＩＴ Ｔｅｘｔ 自然言語処理の基礎

岡崎 直観/荒瀬 由紀/鈴木 潤/鶴岡 慶雅/宮尾 祐介【共著】

オーム社（2022/08発売）

• サイズ A5判／ページ数 320p／高さ 21cm
• 商品コード 9784274229008
• NDC分類 007.1
• Cコード C3055

出版社内容情報

岡崎 直観［オカザキ ナオアキ］
著・文・その他

荒瀬 由紀［アラセ ユキ］
著・文・その他

鈴木 潤［スズキ ジュン］
著・文・その他

鶴岡 慶雅［ツルオカ ヨシマサ］
著・文・その他

宮尾 祐介［ミヤオ ユウスケ］
著・文・その他

内容説明

ＡＩ革命をけん引する言語処理を理解し、新たな革新を目指す人の必読書。

目次

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

著者等紹介

岡崎直観［オカザキナオアキ］
２００７年東京大学大学院情報理工学系研究科博士後期課程修了。博士（情報理工学）。２０１７年東京工業大学情報理工学院情報工学系教授（現職）

荒瀬由紀［アラセユキ］
２０１０年大阪大学大学院情報科学研究科博士後期課程修了。博士（情報科学）。２０１４年大阪大学大学院情報科学研究科准教授（現職）

鈴木潤［スズキジュン］
２００５年奈良先端科学技術大学院大学博士後期課程修了。博士（工学）。２０２０年東北大学データ駆動科学・ＡＩ教育研究センター教授（現職）

鶴岡慶雅［ツルオカヨシマサ］
２００２年東京大学大学院工学系研究科博士後期課程修了。博士（工学）。２０１８年東京大学大学院情報理工学系研究科教授（現職）

宮尾祐介［ミヤオユウスケ］
２００１年東京大学大学院理学系研究科博士後期課程中途退学。２００６年博士（情報理工学）。２０１８年東京大学大学院情報理工学系研究科教授（現職）（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
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感想・レビュー

※以下の感想・レビューは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。

[smatsu]

NLPで押さえるべき基本知識がきっちり網羅。オーム社らしい手堅い書籍だ。もちろんTransformerの説明もある。自己注意機構の説明を読んでいつも疑問なのがQKVのベクトルを作るウェイトの学習の仕方。QをQっぽく、KをKっぽく、VをVっぽく学習するってどういう学習するのか。出来上がったQとKの内積を取ることがすなわち２トークン間の関連度＝Attentionの強さを示すという事はなんとなくわかるのですが、それってどうやって学習するの？と。答えは、大量のテキストデータ自体を教師データとして（コメントへ続く）

2025/03/30

[愛楊]

2022年8月出版。IT Text シリーズの一。全11章からなり、大学の科目の教科書を意図としている。RNN や Transformer など、ニューラルモデル以降の技術要素に主眼がある点が特徴である。本書は、マルコフモデルやトピックモデル、クラスタリング、語義曖昧性解消といった話題は含んでいない。arxiv の論文が参考文献として用いられている点を見ると、その点でも革新が起こりつつあることを確認する。ニューラルモデル以降の自然言語処理の要素の一覧として有用な書。

2024/05/28

[tyfk]

仕事関連。この一年あれこれやってたことがコンパクトにまとまってた。

2022/10/24

[まっつん]

自然言語処理の基本が網羅されている。常に持っておきたい一冊。

2023/09/09

[tossy]

最新の自然言語処理の話題を理論面から詳細に書いている本。Transformerや事前学習済みモデル、転移学習などの話も詳しくかかれている。章末の演習問題を解くことでより理解が深まる。

2023/05/04