出版社内容情報
第一線のAIエンジニアによる
実プロジェクトの経験に裏打ちされた
「自然言語処理」のツボをここに集約!
【本書の目的】
本書は、Pythonを利用して、人工知能分野で注目されている
自然言語の分析手法を解説した書籍です。
従来技術と新技術を比較しつつ、
「インデックス化」「エンティティ抽出」「関係抽出」
「構文解析」「評価・感情・概念分析」を網羅。
Pythonによるプログラムや、APIの利用、
商用サービス（IBM Watson）や
OSS（Mecab/Elasticsearch/Word2Vec）の利用など、
実践的な手法を解説します。
また最終章で話題のBERTについて解説します。
【本書の特徴】
本書は全体で5章構成になっています。
第1章：テキスト分析の概要をユーザ―目線、エンジニア目線の両方から丁寧に解説します。
第2章：テキスト分析のタスクを上げ、実際の分析までの具体的な方法を解説します。
第3章：AIの発達する前から利用されていたテキスト分析の手法について、
MecabやElasticsearchといったOSSを利用して解説します。
第4章：IBM社のWatson APIのAI技術を利用したテキスト分析手法を解説します。
第5章：Word2VecというOSSを利用した分析手法や、話題のBERTについて解説します。
【対象読者】
自然言語処理を学びたい理工学生・エンジニア
【著者プロフィール】
赤石雅典（あかいし・まさのり）
1987年日本アイ・ビー・エムに入社。東京基礎研究所で数式処理システムの研究開発に従事する。
1993年にSE部門に異動し、主にオープン系システムのインフラ設計・構築を担当。
2013年よりスマーターシティ事業、2016年8月にワトソン事業部に異動し、今に至る。
現在は、Watson Studio / Watson OpenScaleなどデータサイエンス系製品の提案活動が主体。
江澤美保（えざわ・みほ）
株式会社クレスコ。企業向けWebポータル製品の開発、大規模事務管理の海外移管プロジェクト、
決済サービスのフィールドエンジニア等を経て先端技術の法人営業に転向。
2015 年よりIBM Watsonに携わり、経営層へのWatson導入提案を多く経験。
内容説明
本書は、Ｐｙｔｈｏｎを利用して、人工知能分野で注目されている自然言語の分析手法を解説した書籍です。従来技術と新技術を比較しつつ、「インデックス化」「エンティティ抽出」「関係抽出」「構文解析」「評価・感情・概念分析」を網羅。Ｐｙｔｈｏｎによるプログラムや、ＡＰＩの利用、商用サービス（ＩＢＭ Ｗａｔｓｏｎ）やＯＳＳ（ＭｅＣａｂ／Ｅｌａｓｔｉｃｓｅａｒｃｈ／Ｗｏｒｄ２Ｖｅｃ）の利用など、実践的な手法を解説します。また最終章で話題のＢＥＲＴについて解説します。
目次
１ テキスト分析とは
２ 日本語テキスト分析：前処理の勘所
３ 従来型テキスト分析・検索技術
４ 商用ＡＰＩによるテキスト分析・検索技術
５ Ｗｏｒｄ２ＶｅｃとＢＥＲＴ
ＡＰＰＥＮＤＩＸ１ 実習で利用するコマンド類の導入
ＡＰＰＥＮＤＩＸ２ Ｊｕｐｙｔｅｒ Ｎｏｔｅｂｏｏｋの導入手順
ＡＰＰＥＮＤＩＸ３ ＩＢＭクラウドの利用手順
著者等紹介
赤石雅典［アカイシマサノリ］
１９８７年日本アイ・ビー・エムに入社。東京基礎研究所で数式処理システムの研究開発に従事する。１９９３年にＳＥ部門に異動し、主にオープン系システムのインフラ設計・構築を担当。２０１３年よりスマーターシティ事業、２０１６年８月にワトソン事業部に異動し、今に至る。現在は、Ｗａｔｓｏｎ Ｓｔｕｄｉｏ／Ｗａｔｓｏｎ ＯｐｅｎＳｃａｌｅなどデータサイエンス系製品の提案活動が主体。金沢工業大学大学院虎ノ門キャンパス客員教授「ＡＩ技術特論」講師
江澤美保［エザワミホ］
株式会社クレスコ。企業向けＷｅｂポータル製品の開発、大規模事務管理の海外移管プロジェクト、決済サービスのフィールドエンジニア等を経て先端技術の法人営業に転向。２０１５年よりＩＢＭ Ｗａｔｓｏｎに携わり、経営層へのＷａｔｓｏｎ導入提案を多く経験。現在は企業のＡＩ導入支援を手掛けるＡＩコンサルタント・エンジニアとして活動中。２０１９年よりＩＢＭ Ｃｈａｍｐｉｏｎ（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
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P.N.平日友
