impress top gear<br> PyTorch自然言語処理プログラミング―word2vec/LSTM/seq2seq/BERTで日本語テキスト解析!

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PyTorch自然言語処理プログラミング―word2vec/LSTM/seq2seq/BERTで日本語テキスト解析!

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  • サイズ B5変判/ページ数 243p/高さ 24cm
  • 商品コード 9784295011132
  • NDC分類 007.1
  • Cコード C3055

内容説明

ディープラーニング技術を使った自然言語処理においてword2vec、LSTM、seq2seq、BERTは、重要な技術です。本書では、機械学習フレームワークのPyTorchを利用することで、それらのディープラーニング技術を使ったプログラムをより容易に実装する方法を解説します。本書で作成するプログラムは、「文章内の単語の品詞を分類する」「日英の機械翻訳を行う」「質問に対する回答を返す」ことなどを目的にしています。本書は、そうした自然言語処理システムの実装を試してみたいという方にとって格好の一冊です。

目次

第1章 PyTorchの基礎
第2章 word2vecによる分散表現―単語をベクトルで表現
第3章 LSTMによる時系列データ解析―文を単語の系列として解析
第4章 seq2seqモデルによる機械翻訳―ある系列を別の系列に変換
第5章 事前学習済みモデルBERTの活用―タスクに応じてモデルを調整
付録A プログラミング環境の構築(Windows)
付録B 本書で解説した主要プログラム集

著者等紹介

新納浩幸[シンノウヒロユキ]
1961年生まれ。1985年東京工業大学理学部情報科学科卒業。1987年東京工業大学大学院理工学研究科情報科学専攻修士課程修了。現在、茨城大学工学部情報工学科教授、博士(工学)。専門分野は自然言語処理、機械学習、統計学など。2018年から言語処理学会理事を務める(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)
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。

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。

kassy11

1
PyTorchでの自然言語処理についての本。 PyTorch LightningやHuggingFaceを使った実装はなく、ピュアなPyTorchでの実装はほとんど。 最初に読むには良いかも?2023/02/14

あつし

1
BERT目的で購入しました。BERTを実際に試してみることができたので、購入目的は達成できたかな。 著者のウェブサイトでword2vec, LSTM, seq2seqは入れたくなかったが、出版社の要請で不本意ながら入れたと書かれていましたが、確かにこれらの項目を入れずにBERTに特化させた方が読者的にもよかったと思いますね。 あと、フォントがとてもみづらいです。なぜこんなヘンテコなフォントを使うの?って思いました。行間も空きすぎで間延びしています。オライリーのゼロから作るDLなどを参考してほしいです。

ᚹγअәc0̸א

0
著者によればLSTM系の説明は嫌々入れたということらしいが、bidirectional/多層LSTMのコード説明が割合丁寧で有難い。肝心のBERT(transformer含)がいまひとつ分かりにくかったけれど。

kk

0
読了。とても勉強になりました。研究室の学生に読んでもらっています。みんな教えずにプログラミングしてくれるのでかなり助かります。ミスプリがいくつかあったので一部報告済み。一部はこれから。2021/07/24

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