本・コミック: 自然言語処理のための深層学習/ヨアヴ・ゴールドバーグ加藤恒昭林良彦:オンライン書店Honya Club com

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自然言語処理のための深層学習

Ｎｅｕｔｒａｌ　Ｎｅｔｗｏｒｋ　Ｍｅｔｈｏｄｓ　ｆｏｒ　Ｎａｔｕｒａｌ　Ｌａｎｇｕａｇｅ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ．

価格: 4,950円（本体4,500円＋税）
発行年月: 2019年01月
判型: Ｂ５
ISBN: 9784320124462

内容情報
[BOOKデータベースより]

導入
第１編　教師あり分類とフィードフォワードニューラルネットワーク（機械学習の基礎と線形モデル；線形モデルから多層パーセプトロンへ　ほか）
第２編　自然言語データの扱い（テキストデータのための素性；事例研究：自然言語処理における素性　ほか）
第３編　特別なアーキテクチャ（ｎ‐グラム検出器：畳み込みニューラルネットワーク；再帰的ニューラルネットワーク：系列とスタックのモデリング　ほか）
第４編　追加的な話題（ＲｅｃＮＮによる木構造のモデリング；構造を持つ出力の予測　ほか）

[日販商品データベースより]

自然言語処理におけるニューラルネットワーク技術を「ニューラルネットワークまずありき」ではなく，これまでの様々な方法論と比較し，それらとの位置関係を丁寧に説明している。
　従来の機械学習技術から説き起こして，ニューラルネットワーク技術の利点や特徴を明らかにしながら，その導入を行い，言語処理の基盤技術となったニューラルネットワークによる言語モデルと単語埋め込み（ニューラルネットワークを用いた単語の意味表現）について，その背景や応用を含めてわかりやすく説明している。
　特に単語埋め込みについては，その様々な利用方法を詳しく紹介しており，言語処理の様々な問題に深層学習を活用する方法について取り上げた後，ニューラルネットワークの中でも特に言語処理に頻繁に用いられる再帰的ニューラルネットワーク（RNN）とそれを用いたエンコーダ・デコーダアーキテクチャ（近年の機械翻訳システムの基本的な枠組み）を系統立てて説明している。また，木構造ネットワーク，構造予測，マルチタスク学習という進んだ話題についても適当な分量が割かれている。
　本書には，自然言語処理の中核的なシステムを題材とした具体的な事例紹介が多数含まれており，さらに実装実現における注意事項や研究事例へのポインタも豊富に取り上げられている。様々な事項が相互に関連づけられて一枚の地図として示されているので，初学者が通読すれば技術の全容を把握できるし，すでに研究開発を進めている研究者・技術者であれば，多くの技術の位置付けが再確認でき，より広い文脈に位置付けるのに有益だろう。
［原著：Neural Network Methods for Natural Language Processing］

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