Customers who viewed this item also viewed

  1. 作ってわかる！自然言語処理AI
    作ってわかる！自然言語処理AI
    3.854
    USD10.85
  2. 自然言語処理の基本と技術
    自然言語処理の基本と技術
    4.380
    USD8.46
  3. BERTによる自然言語処理入門 ―Transformersを使った実践プログラミング―
    BERTによる自然言語処理入門 ―Transformersを使った実践プログラミング―
    4.2141
    USD17.13
Limited time deal

Learn more about this deal
  • Limited Time Sale
    This title is part of a limited time sale
    • Kindle Price:
    USD 10.15
    Points earned:
    16pt (1%)
USD 10.15 with 50 percent savings Tax included
Print List Price: USD 20.31 Image
Amazon Points: +16 pt (1%)
You will be charged JPY 1,584

Promotions apply when you purchase

These promotions will be applied to this item:

Some promotions may be combined; others are not eligible to be combined with other offers. For details, please see the Terms & Conditions associated with these promotions.

You've subscribed to ! We will preorder your items within 24 hours of when they become available. When new books are released, we'll charge your default payment method for the lowest price available during the pre-order period.
Update your device or payment method, cancel individual pre-orders or your subscription at
Your Memberships & Subscriptions
Added to

Sorry, there was a problem.

There was an error retrieving your Wish Lists. Please try again.

Sorry, there was a problem.

List unavailable.
Kindle app logo image

Download the free Kindle app and start reading Kindle books instantly on your smartphone, tablet, or computer - no Kindle device required.

Read instantly on your browser with Kindle for Web.

Using your mobile phone camera - scan the code below and download the Kindle app.

QR code to download the Kindle App

  • 機械学習・深層学習による自然言語処理入門 (Compass Booksシリーズ)

Follow the author

Get new release updates & improved recommendations
中山 光樹
Follow
Something went wrong. Please try your request again later.

機械学習・深層学習による自然言語処理入門 (Compass Booksシリーズ) Kindle Edition

by 中山 光樹 (Author) Format: Kindle Edition
4.0 out of 5 stars (61)
※この商品は固定レイアウト型の電子書籍です。
※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。
※お使いの端末で無料サンプルをお試しいただいた上でのご購入をお願いいたします。
※本書内容はカラー（2色）で制作されているため、カラー表示可能な端末での閲覧を推奨いたします。

「日本語」のデータで、「今の自然言語処理」をイチから学ぶ！

本書は、自然言語処理について初歩から学べる書籍です。プログラミングについては、なんらかのプログラミング言語を使ったことのある開発者を対象に書いています。

自然言語とは、私たち人間が日常的に読み書きしたり、話したりするのに使っている言語のことです。そして、自然言語で書かれたテキストデータをコンピュータで処理するための技術を自然言語処理と呼びます。自然言語処理によって実行できるタスクの代表的な例としては、自動翻訳や質問応答、対話などがあります。

本書では、この自然言語処理について、今まで学習したことがない人でも学べるように、基礎から解説しています。自然言語をコンピュータで処理するために、事前にどのような処理をしておくのか、どのように単語や文章を解析するのか、自動翻訳などのタスクを実行させるためにどのような処理を行うのか、などについて、やさしく説明していきます。

基礎からはじめて、単語分散表現やテキスト分類、系列ラベリング、系列変換、アテンションといった、自然言語処理では欠かせない技術について、理論を解説した上で、Pythonを使って実装し、手を動かしながら理解できるようにしています。


また、現在の自然言語処理は、機械学習や深層学習とも切り離せません。ですので本書では、これらの技術についても基礎から説明し、Pythonを使って処理を実装していきます。基礎的な実装のみではなく、RNN、LSTM、CNNさまざまなモデルを使っての実装、特徴量エンジニアリングや正則化、ハイパーパラメータチューニングなど、実際の処理で必要になるところまで、詳しく解説しています。

本書の特徴として、ほとんどの実装で日本語のデータを使っている点があります。機械学習を用いた自然言語処理手法を日本語に対して適用しようとすると、途端にデータセットの壁に当たります。このような状況を踏まえ、本書では、日本語のデータセットで自然言語処理の様々なタスクを試せるようにしています。

これから、プログラムでの実装も合わせて自然言語処理をしっかり学習したいという方にとっては、最適の1冊です。

●目次
Chapter 1　自然言語処理の基礎
Chapter 2　機械学習
Chapter 3　コーパス
Chapter 4　テキストの前処理
Chapter 5　特徴エンジニアリング
Chapter 6　機械学習アルゴリズム
Chapter 7　ニューラルネットワーク
Chapter 8　単語分散表現
Chapter 9　テキスト分類
Chapter 10　系列ラベリング
Chapter 11　系列変換
Chapter 12　機械学習とクラウド

●著者
中山 光樹（なかやま ひろき）

1991年生まれ。電気通信大学卒、電気通信大学情報理工学研究科修士課程修了。現在、企業にて、自然言語処理や機械学習に研究開発に従事。また、GitHub上でオープンソースソフトウェアの自然言語処理ライブラリ開発にも貢献している。
Read more
Previous slide of product details
  1. Print length
    340 pages
  2. Language
    Japanese
  3. Publisher
    マイナビ出版
  4. Accessibility
    Learn more
  5. Publication date
    February 27, 2020
  6. File size
    95.2 MB
  7. Page Flip
    Not Enabled
  8. Word Wise
    Not Enabled
  9. Enhanced typesetting
    Not Enabled
Next slide of product details
Due to its large file size, this book may take longer to download

Top deals for you

Recommended based on your past reading and purchase history
Go to all deals page

From the Publisher

機械学習・深層学習による自然言語処理入門

Product description

About the Author

中山 光樹(なかやま ひろき)

1991年生まれ。電気通信大学卒、電気通信大学情報理工学研究科修士課程修了。現在、企業にて、自然言語処理や機械学習に研究開発に従事。また、GitHub上でオープンソースソフトウェアの自然言語処理ライブラリ開発にも貢献している。

Product Details

  • ASIN ‏ : ‎ B084WPRT44
  • Publisher ‏ : ‎ マイナビ出版
  • Accessibility ‏ : ‎ Learn more
  • Publication date ‏ : ‎ February 27, 2020
  • Language ‏ : ‎ Japanese
  • File size ‏ : ‎ 95.2 MB
  • Text-to-Speech ‏ : ‎ Not enabled
  • Enhanced typesetting ‏ : ‎ Not Enabled
  • X-Ray ‏ : ‎ Not Enabled
  • Word Wise ‏ : ‎ Not Enabled
  • Print length ‏ : ‎ 340 pages
  • Page Flip ‏ : ‎ Not Enabled
  • Amazon Bestseller: #318,136 in Kindle Store (See Top 100 in Kindle Store)
  • Customer Reviews:
    4.0 out of 5 stars (61)

About the author

Follow authors to get new release updates, plus improved recommendations.
中山 光樹

中山 光樹

Brief content visible, double tap to read full content.
Full content visible, double tap to read brief content.

Discover more of the author’s books, see similar authors, read book recommendations and more.

Customer reviews

4 out of 5 stars
61 global ratings

Top reviews from Japan

Translate all reviews to English
  • 虎太郎
    5.0 out of 5 stars NLP入門書として最適
    Reviewed in Japan on August 31, 2022
    Format: Tankobon SoftcoverVerified Purchase
    自然言語処理に関して、コーディングしながら学ぶ書籍としては現状で最良だと思います。やや専門性が高いので、大学生以上で自然言語処理の基礎知識がある方は満足できると思います。
    Helpful
     Report
  • ニャンとも之助
    3.0 out of 5 stars 序盤の第３章で使用される、ぐるなびの無料APIが、有料になっています！
    Reviewed in Japan on August 11, 2021
    Format: Kindle (Digital)Verified Purchase
    序盤の第３章で使用される、ぐるなびの無料APIが、有料になっていて、その先のコードを動かすには別のAPIを探すなどの作業が必要になります。。。そこまではサクサクいくのですが、そこから時間がかかってしまうので、初心者には難しいと思います。
    別のサイトのAPIを使った実例などを、webか何かで改訂して頂きたいと思いました！
    12 people found this helpful
    Helpful
     Report
  • 秀さん
    5.0 out of 5 stars 息子の教材
    Reviewed in Japan on August 30, 2021
    Format: Tankobon SoftcoverVerified Purchase
    息子の要望により購入しました。大学の授業で使用するとの事
    One person found this helpful
    Helpful
     Report
  • MT
    5.0 out of 5 stars BERTの記載のある稀有な日本語による自然言語処理解説本
    Reviewed in Japan on October 24, 2020
    Format: Kindle (Digital)
    医療分野の自然言語処理の研究をしています。いろいろな本を読みましたが、これは現時点でBERTに言及した唯一の日本語成書ではないでしょうか。ただ、RNNからLSTM、そしてBERTへ行く流れの中にTransformerやAttentionが抜け落ちており、その部分は詳細ディープラーニング（第2版）など他の成書で補う必要があります。自然言語処理はここ数年で飛躍的に進歩しており、情報入手は成書では間に合わず、ネットの記事を見るしかありませんが、ネットから体系的な知識を求めるのは難しいです。今、医療文書から病名などの固有表現を抽出することを試みているのですが、Chapter 10-8「BERTによる固有表現認識器の実装」に書いてあるコードを使って試してみたら、なんとf1=0.96という驚異的な認識率を得ることができました。ただ一点、このプログラムには問題があります。P259～260のpreprocessing.pyの103行目でpad_sequencesを使ってfeaturesをpaddingしているところですが、引数にtruncating='post'を加えて要素がmaxlenを超えた場合、末尾から切り詰めるようにしておかないと、input_idsから先頭の[CLS]が飛んでしまっておかしなことになりそうです。
    BERTの登場で自然言語処理にも事前学習モデルのファインチューニングが現実のものとなりました。たとえば各医療機関の電子カルテを事前学習して集めると、カルテを共有することなく全国規模のカルテを学習したモデルを構築できるかもしれません。医療分野では、個人情報やプライバシーの問題で他の領域に比べて言語資源の流通がほとんど行われていません。BERTやそれに続く新しい手法がこれまでの壁をぶち抜いてくれるのではと大いに期待しているところです。とはいえ、無理でしょうが・・・。次はFlairに関する書籍が欲しいなと思っています。どなたか書いていただけると嬉しいです。
    28 people found this helpful
    Helpful
     Report
  • piqcy
    5.0 out of 5 stars 自然言語処理を行うなら、手元に置いておきたい一冊
    Reviewed in Japan on February 29, 2020
    Format: Kindle (Digital)
    自然言語処理、また機械学習の非常に基礎的なところから解説されています。前処理・特徴抽出・学習・評価・配置という機械学習のパイプライン(MLOps)がしっかりと意識されており、どこかを偏重することなくそれぞれ丁寧に解説が行われています。近年の本はモデルの構築/学習・評価のみにフォーカスしているものが多いですが、そのなかでも前処理・特徴エンジニアリングにそれぞれ1章を割き解説を行っている点は、著者の自然言語処理に対する真摯な姿勢がうかがえると思います。

    数式は少なめで、理論的な解説を求める方には物足りないかもしれません。またコード自体に対する解説もあまりないため、読む前に基本的なPythonの知識はあった方が良いと思います。ただ解説図とコードはセットで紹介されているため、図とコードを照らし合わせながら理解はできると思います。
    32 people found this helpful
    Helpful
     Report
  • うみねこcafe
    1.0 out of 5 stars 既に旧い本です。
    Reviewed in Japan on August 31, 2024
    Format: Tankobon SoftcoverVerified Purchase
    今は既にChatGPT等のいわゆるLLMの時代ですが、この本は旧い本で当然ながらLLMはまったく載っていないので星1つで良いのではないかと思います。
    4 people found this helpful
    Helpful
     Report

Report an issue


Does this item contain inappropriate content?
Report
Do you believe that this item violates a copyright?
Report
Does this item contain quality or formatting issues?
Report