Ａｄｖａｎｃｅｄ Ｐｙｔｈｏｎ ディープラーニングによる自然言語処理

山田 育矢/柴田 知秀/柴田 知秀/玉木 竜二【著】

共立出版（2023/05発売）

• サイズ B5判／ページ数 160p／高さ 24cm
• 商品コード 9784320125025
• NDC分類 007.63
• Cコード C3341

出版社内容情報

【基礎から最先端のBERTまで、ディープラーニングによる自然言語処理をコードを動かしながら楽しく学ぶ】

ディープラーニングによる自然言語処理の基礎から応用までコードを動かしながら学べる書籍です。文書分類、評判分析、固有表現認識の3つの実践的なタスクを通じて、ディープラーニングによる自然言語処理を理論と実装の双方の側面から学ぶことができます。

■基礎から最先端のBERTまでを解説
ディープラーニングのモデルとして、bag-of-embeddings、CNN、LSTM、BERTの4つを解説しています。
基礎的なモデルから最先端のBERTまでを一冊で学べます。

■Pythonライブラリ「AllenNLP」を使ったモデル開発
ディープラーニングによる自然言語処理のためのPythonライブラリ「AllenNLP」を使えば、JSON形式の設定ファイルを書くだけで、一からプログラミングせずに自然言語処理のモデルを簡単に実装することができます。本書では、AllenNLPを使用したモデルの実装の方法について、基礎から丁寧に解説します。

■日本語のデータセットを使用
日本語のデータセットを使用して解説されており、作成したモデルをそのまま現場で使うことができます。

■Google Colabですぐに動かせる
解説に使用されているコードは、Google Colabを通じて、ウェブブラウザ上で環境構築なしですぐに動かすことができます。

目次

第１章　はじめに
第２章　ニューラルネットワークの基礎
第３章　文書分類モデルの実装
第４章　評判分析モデルの実装
第５章　固有表現認識モデルの実装
第６章　ＢＥＲＴの背景とその理論
第７章　ＢＥＲＴによる日本語解析

著者等紹介

山田育矢［ヤマダイクヤ］
２０１６年慶應義塾大学大学院政策・メディア研究科博士後期課程修了。現在、（株）Ｓｔｕｄｉｏ　Ｏｕｓｉａ代表取締役チーフサイエンティスト、理化学研究所革新知能統合研究センター客員研究員。博士（学術）。専門：自然言語処理、機械学習

柴田知秀［シバタトモヒデ］
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。現在、Ｙａｈｏｏ！ＪＡＰＡＮ研究所上席研究員。博士（情報理工学）。専門：自然言語処理

進藤裕之［シンドウヒロユキ］
２０１３年奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科博士後期課程修了。現在、奈良先端科学技術大学院大学特任准教授、ＭａｔＢｒａｉｎ（株）代表取締役。博士（工学）。専門：自然言語処理、機械学習

玉木竜二［タマキリュウジ］
２０１７年電気通信大学大学院情報システム学研究科博士前期課程修了。現在、株式会社ディー・エヌー・エー。修士（工学）。専門：自然言語処理、機械学習（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。

[kk]

時間ができたら感想を書こうと思っていたら、二か月たってしまった。BERTの本はたくさんありますが、こちらはAllenNLPによる実装。何で実装したいかによってどの本を選ぶべきかが違うかな。

2024/09/30

[tossy]

文書分類，評判分析，固有表現認識，BERTについてAllenNLPでの実装が書かれている．

2023/05/27