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自然言語処理の基礎[本/雑誌] (IT) / 岡崎直観/共著 荒瀬由紀/共著 鈴木潤/共著 鶴岡慶雅/共著 宮尾祐介/共著

ジャンル: AI・機械学習書籍
ショップ: ネオウィング 楽天市場店
商品コード: neowing-r:14853128

ご注文前に必ずご確認ください＜商品説明＞AI革命をけん引する言語処理を理解し、新たな革新を目指す人の必読書。＜収録内容＞第1章 自然言語処理の概要第2章 自然言語処理のための機械学習の基礎第3章 単語ベクトル表現第4章 系列に対するニューラルネットワーク第5章 言語モデル・系列変換モデル第6章 Transformer第7章 事前学習済みモデルと転移学習第8章 系列ラベリング第9章 構文解析第10章 意味解析第11章 応用タスク・まとめ＜アーティスト／キャスト＞鈴木潤(演奏者)＜商品詳細＞商品番号：NEOBK-2771307Okazaki Chokkan / Kyocho Arase Yuki / Kyocho Suzuki Jun / Kyocho Tsuruoka Kei Miyabi / Kyocho Miyao Yusuke / Kyocho / Shizen Gengo Shori No Kiso (IT)メディア：本/雑誌重量：450g発売日：2022/08JAN：9784274229008自然言語処理の基礎[本/雑誌] (IT) / 岡崎直観/共著 荒瀬由紀/共著 鈴木潤/共著 鶴岡慶雅/共著 宮尾祐介/共著2022/08発売

1. この本の詳しい内容紹介

本書は、自然言語処理（NLP）という、人類の知性に最も近い領域を扱う広大で進化の速い分野において、その根幹をなす理論と技術を体系的に網羅した決定版といえる一冊です。単なる最新技術の紹介に留まらず、言語学的なアプローチから統計的機械学習、そして現代のディープラーニングに至るまでの技術的変遷を、論理的な一貫性を持って解説しています。構成としては、まずテキストデータの最小単位である形態素解析や構文解析といった、言語の構造を解明するための基礎的な手法を詳述します。これらは、ルールベースの時代から続く、言語の文法構造を捉えるための不可欠なステップです。その後、単語を多次元のベクトル空間に写像する分散表現の概念へと進み、RNNやLSTM、そして現在のNLPの基圧であるTransformerや大規模言語モデル（LLM）へと繋がる技術的潮流を辿ります。本書の核心的なメッセージは、「言語の構造的理解」と「数学的・統計的なモデル化」の高度な融合にあります。単に既存のライブラリやAPIを使いこなすだけでなく、なぜその手法が有効なのか、どのような数学的背景があり、どのような課題を克服して現在のモデルに至ったのかという、技術の「理（ことわり）」を深く理解することの重要性を説いています。この深い理解こそが、次世代の技術を読み解くための唯一の道であることを、本書は示しています。

2. この本のハイライト・見どころ

• 形態素解析から構文解析に至る、言語構造の解析プロセスとその理論的背景
• 単語の分散表現（Word2Vec等）がもたらした、言語処理におけるパラダイムシフトの理解
• ニューラルネットワークを用いたシーケンス・ツー・シーケンスモデルの仕組みと発展
• AttentionメカニズムとTransformerが、NLPの構造に与えた決定的な影響
• 言語モデルの学習原理と、BLEUなどの精度を評価するための数学的な指標
• 古典的な統計的手法から最先端の深層学習モデルへと至る、技術的な進化の系譜
• 日本語特有の解析における難しさと、それを克服するための計算機科学的アプローチ

3. This book's knowledge and skills

• テキストデータを機械学習に適した形式へ変換・前処理するための高度な技術
• 単語や文章をベクトルとして扱うための、数学的・論理的な思考力
• 最新のLLM（大規模言語モデル）のアーキテクチャを理解するための、強固な基礎知識
• 自然言語処理におけるモデルの性能を、定量的な指標を用いて客観的に評価・分析する能力
• 言語学的な知見を、計算機科学的なアルゴリズムへと落とし込み、実装へ繋げる応用力

4. こんな方におすすめ

• 自然言語処理の分野へ新たに参入しようとしているエンジニアや研究者
• LLMなどの最新技術を、表面的な利用に留めず、その原理から深く理解したい方
• データサイエンスの領域で、テキストデータの活用をより高度なレベルへ深化させたい実務家
• 計算言語学や情報科学を専攻し、理論的な土台を強固にしたい学生やアカデミアの方

5. 著者について

著者は、日本の自然言語処理研究を牽引する、東京大学を中心とした第一線の研究者たちです。形態素解析や構文解析、大規模言語モデルの研究において世界的な成果を上げている、岡崎直観氏、荒瀬由紀氏、鈴木潤氏、鶴岡慶雅氏、宮尾祐介氏ら、この分野の権威が共著を務めています。彼らの専門性は、言語学的な厳密さと、最先端のディープラーニング技術の双方にわたっており、その深い知見が本書の学術的・技術的な信頼性を揺るぎないものにしています。

6. 類似書籍・関連テーマとの比較・位置づけ

本書は、特定のプログラミング言語のライブラリの使い方を解説する「実装ガイド」や、機械学習全般を扱う「汎用的なAI入門書」とは一線を画します。NLPに特化し、言語の構造解析から深層学習のアーキテクチャまでを、理論的な一貫性を持って繋いでいる点が最大の特徴です。単なる「やり方」の習得ではなく、NLPの「原理」を体系的に学ぶための、いわば標準的な教科書としての地位を確立しています。

7. 総評・まとめ

本書は、急速に進化する自然言語処理の荒波の中で、迷わずに進むための「羅針盤」となる一冊です。技術の流行に左右されない、言語処理の本質的なメカニズムが凝縮されています。読了後には、単に最新のモデルを動かせるだけでなく、新しい技術が登場した際にも、それが過去のどのような技術的蓄積の上に成り立っている