実践 自然言語処理―実世界ＮＬＰアプリケーション開発のベストプラクティス

ヴァジュラ，ソウミャ〈Ｖａｊｊａｌａ，Ｓｏｗｍｙａ〉/マジュンダ，ボーディサットヴァ〈Ｍａｊｕｍｄｅｒ，Ｂｏｄｈｉｓａｔｔｗａ〉/グプタ，アヌージ〈Ｇｕｐｔａ，Ａｎｕｊ〉/スラーナ，ハーシット【著】〈Ｓｕｒａｎａ，Ｈａｒｓｈｉｔ〉/中山 光樹【訳】

オライリー・ジャパン（2022/02発売）

• サイズ B5判／ページ数 475p／高さ 24cm
• 商品コード 9784873119724
• NDC分類 007.63
• Cコード C3055

出版社内容情報

さまざまな自然言語処理タスクを実装し実際のビジネスシーンへ適用する！
NLP（Natural Language Processing）の本格的な実践書。本書の「実践（Practical）」は、ハウツー本という意味ではなく、プロの現場で通用する実践的な応用力を培うという意味の「実践」です。前処理済みのデータセットを使って簡単なサンプルを処理するだけのよくある入門コースや入門書とは異なり、本書では、NLPシステムを構築、反復、スケールしながらさまざまなビジネスシーンに適用し調整する方法を解説します。読者は、NLPシステムを実際の製品に組み込むプロセスを通し、SNS、Eコマース、医療、金融といった具体的なビジネスへの適用方法を詳しく学べます。

目次

第１部　基礎（自然言語処理入門；ＮＬＰのパイプライン　ほか）
第２部　必須事項（テキスト分類；情報抽出　ほか）
第３部　応用（ソーシャルメディア；Ｅコマースと小売　ほか）
第４部　総括（エンドツーエンドのＮＬＰプロセス）
付録Ａ　ｓｐａＣｙを使った日本語処理

著者等紹介

ヴァジュラ，ソウミャ［ヴァジュラ，ソウミャ］ ［Ｖａｊｊａｌａ，Ｓｏｗｍｙａ］
ドイツのテュービンゲン大学で計算言語学の博士号を取得。現在、カナダ最大の連邦研究開発組織であるカナダ国立研究機構で研究責任者として働いている。過去の職務経歴は、学会（米国アイオワ州立大学の教員）と産業界（Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ　ＲｅｓｅａｒｃｈおよびＴｈｅ　Ｇｌｏｂｅ　ａｎｄ　Ｍａｉｌ）の両方に及ぶ

マジュンダ，ボーディサットヴァ［マジュンダ，ボーディサットヴァ］ ［Ｍａｊｕｍｄｅｒ，Ｂｏｄｈｉｓａｔｔｗａ］
カリフォルニア大学サンディエゴ校の自然言語処理・機械学習の博士号取得候補者。それ以前は、インド工科大学カラグプール校で学び、最優秀の成績で卒業。Ｇｏｏｇｌｅ　ＡＩ　ＲｅｓｅａｒｃｈとＭｉｃｒｏｓｏｆｔ　Ｒｅｓｅａｒｃｈでの機械学習研究の実施経験があり、大規模な自然言語処理システムを構築して、数百万人のユーザーにサービスを提供する製品を開発した。現在、２０１９年から２０２０年のＡｍａｚｏｎ　Ａｌｅｘａ　Ｐｒｉｚｅで大学チームを率いている

グプタ，アヌージ［グプタ，アヌージ］ ［Ｇｕｐｔａ，Ａｎｕｊ］
フォーチュン１００企業および新興企業のシニアリーダーとして自然言語処理および機械学習システムを構築した経験がある。キャリアの中で、複数の機械学習チームを育てて率いてきた。インド工科大学デリー校とインド情報技術大学ハイデラバード校でコンピュータサイエンスを研究。現在は、Ｖａｈａｎ社の機械学習とデータサイエンスの責任者

スラーナ，ハーシット［スラーナ，ハーシット］ ［Ｓｕｒａｎａ，Ｈａｒｓｈｉｔ］
ＤｅｅｐＦｌｕｘ　ＩｎｃのＣＴＯ。創設者およびアドバイザーとして、シリコンバレーの新興企業で機械学習システムとエンジニアリングバイプラインを構築およびスケールしてきた。カーネギーメロン大学でコンピュータサイエンスを学び、ＭＩＴメディアラボで一般常識を持つＡＩを研究。自然言語処理での研究は、２００を超える引用がある

中山光樹［ナカヤマヒロキ］
ＯＳＳデベロッパー。専門分野は機械学習と自然言語処理（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。

[Thinking_sketch_book]

★★★★★　NLPに関する話題が全て詰まっている。実務面を考えた構成がとても良くデータを触りながら繰り返し読みたい本です 特に印象に残ったのは 「AIの開発はソフトウェア開発とは問題文の定義からプロジェクトのスケジュール管理までほぼ全て異なる。社内のAIリーダーにはAI分野での管理職ではない一般社員として現場経験があることが推奨されている」 なんでも最先端のモデルを使うのではなく、まずは簡単なものからスモールスタートするのが良い。 spycyの使い方が最後にまとめられているのもとても良い。

2024/11/30

[こたろう]

NLPを使用したアプリケーション（システム）を構築するときの全体像が見える本。よくあるSOTAの手法を使ったけどうまく行かないとか、単にアルゴリズム部分だけ実装すれば良いという思い込みに気づかせてくれる。しかし、各事例は短いもので、概要しか書かれていないので、あくまで外観するためと考えた方がいい。前半のNLPの基礎部分も、NLPerには常識ばかりなので、得るものは少ない。NLPについて知らない人には、分野を外観できて良いと思う。言語は英語を対象としている例のため、日本語などを対象とする場合は別途苦労が必要

2022/06/27

[杉山駿]

自然言語処理について幅広く基礎を学ぶには良い。LLMによってこの分野がつまらなく感じてしまうが、過去の経緯を眺めれば楽しさがわかる。