こんにちは、DXCEL WAVEの運営者(@dxcelwave)です！
こんな方におすすめ！
- 自然言語処理の概要・プログラミング手法を学びたい。
- 自然言語処理×AIを組み合わせたモデル開発ができるようになりたい。
- BERT等最先端の自然言語処理モデルについて詳しく知りたい。
目次
自然言語処理とは？
自然言語処理（Natural Language Processing）とは、コンピュータを主体とした、自然言語（我々が日常的に会話や読み書きに使用している言語）を処理する技術を指します。
自然言語処理の目的は、コンピュータに自然言語を処理・解析させ、その解析結果を我々の日常生活・業務・学術的研究に応用することです。例えば、自然言語処理を施したデータは上図のように活用されます。
本記事では自然言語処理・プログラミング手法を学ぶ上でおすすめの教材を解説していきます。
Pythonによる自然言語解析を学習する上でおすすめの本5選
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| 書籍名 | 機械学習・深層学習による自然言語処理入門 scikit-learnとTensorFlowを使った実践プログラミング | 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! （impress top gearシリーズ impress top gear） | 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 | 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 | ゼロから作るDeep Learning 2 自然言語処理編 |
| 画像 |  |  |  |  |  |
| 価格 | ¥3,168 | ¥3,080 | ¥4,400 | ¥2,970 | ¥3,960 |
自然言語解析におけるおすすめ本を以下ご紹介します。
機械学習・深層学習による自然言語処理入門 scikit-learnとTensorFlowを使った実践プログラミング
ポイント
- 自然言語処理に加え、ディープラーニングアルゴリズムを合わせて学習したい方におすすめ！
- この書籍では自然言語の処理対象データとして日本語データが用いられている。日本語データは、英語と比較し解析処理が複雑で難しいという特徴があるが、その点もしっかり配慮した分かりやすく丁寧な解説となっている。
- 深層学習モデル開発も見据えた内容が豊富。ニューラルネットワークの仕組みやRNN、LSTM、CNN等の代表的なアルゴリズムを用いたモデル実装方法に至るまで詳しく学習できる。
- クラウド技術を用いた自然言語処理APIの実装方法も言及あり。
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! （impress top gearシリーズ impress top gear）
ポイント
- 近年人気の高い深層学習フレームワーク「PyTorch」を用いて自然言語処理を学びたい方におすすめ！
- 深層学習技術を用いられる自然言語処理としてword2vec、seq2seq、BERTがある。これら分散表現・文脈理解技術について、概要からPythonプログラミング手法までわかりやすい解説あり。
- 自然言語と組み合わせた深層学習モデルとして利用頻度の高いLSTMの実装方法について解説が豊富。LSTMは時系列解析に興味ある方にもおすすめできる。
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
ポイント
- 小売、医療、金融、Eコマースなど各産業界で本格的に自然言語処理技術を活用したい方におすすめ！
- 非常に実践的な内容が詰まった自然言語処理技術の優良書籍！
- 自然言語処理の概要やテキスト分類・情報抽出など基礎的内容も習得可能。
- ソーシャルメディアやEコマースなどあらゆるビジネスシーンに合わせてデータを用意し、自然言語処理プログラミングを実践できる。
- spaCyを用いて日本語対応データの取り扱い方法も学ぶことができる。
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
ポイント
- 2018年にGoogleが発表した自然言語モデル「BERT」に特化して自然言語処理を学びたい方におすすめ！
- BERTは文章の単語レベルではなく、文脈を考慮した処理が特徴的なモデルであり、言語理解を評価する11個のタスクで最高精度を達成した近年最も優れたモデルと言える。そのBERTの基礎・実践での応用方法が余すことなく紹介されている優良書籍。
- BERT×機械学習プログラミングに関するコンテンツも豊富。文章分類・固有表現抽出・文章校正・類似文章検索・データ可視化等が取り扱われている。
ゼロから作るDeep Learning 2 自然言語処理編
ポイント
- ベストセラー「ゼロから作るDeep Learning」の自然言語版の優良書籍。
- 自然言語処理を深層学習に適用し実践的なAIモデルを開発したい方向けにおすすめ！
- 深層学習を支える重要処理技術として、word2vecやseq2seq、Attention等幅広く学べる。
- 自然言語処理や時系列データ処理に焦点を当てた内容が豊富。ディープラーニングのアルゴリズムとして、RNNやLSTM、GRUを学べる。
【参考】AI・機械学習における配信情報まとめ
当サイトではAI・機械学習における「基礎」から「最新のプログラミング手法」に至るまで幅広く解説しております。また「おすすめの勉強方法」をはじめ、副業・転職・フリーランスとして始める「AI・機械学習案件の探し方」についても詳しく言及しています。
【仕事探し】副業・転職・フリーランス
副業・転職・フリーランスのAI案件の探し方
AIエンジニアの方向けに副業・転職・フリーランスとして始められる「AI・機械学習案件の探し方」について解説
【教育】おすすめ勉強法
【参考】記事一覧
