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入門　自然言語処理 [ Steven Bird ]

ジャンル: AI・機械学習書籍
ショップ: 楽天ブックス
商品コード: book:14046797
レビュー: 4.0（2件）

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Steven Bird Ewan Klein オライリー・ジャパンBKSCPN_【高額商品】 ニュウモンシゼンゲンゴショリ スティーブ バード エワン クライン 発行年月：2010年11月 予約締切日：2025年09月20日 ページ数：536p サイズ：単行本 ISBN：9784873114705 バード，スティーブン（Bird,Steven） メルボルン大学計算機科学・ソフトウェア工学部准教授、ペンシルバニア大学言語資料コンソーシアム（LDC）の上級研究員。1990年エディンバラ大学にて、エワン・クライン（Ewan Klein）氏の指導の下、計算音声学の博士号取得。その後カメルーンに移り、国際SILの援助の元、草原バントゥー語群の実地言語調査に従事。ここ数年は、言語資料コンソーシアムにて上級研究官として大規模注釈付きテキストデータベースのためのモデルやツールの研究開発チームを率いる。メルボルン大学では、言語技術研究グループを設立、計算機科学の学部課程を担任。2009年計算言語学学会会長 クライン，エワン（Klein,Ewan） エディンバラ大学情報科学部言語技術教授。1978年ケンブリッジ大学にて形式意味論の博士号を取得。サセックス大学とニューカッスル・アポン・タイン大学にて数年勤めた後、エディンバラにて教職に従事。1993年にエディンバラ大学言語技術グループの設立に参画し、その以来密に提携を続ける。2000年から2002年にかけて大学を休職し、エディファイ社（米サンタクララ）のエディンバラ自然言語研究グループにおいて研究マネージャを務め、音声言語処理に携わる。前計算言語学学会欧州支部長。欧州中核自然言語技術ネットワーク（ELSNET）設立メンバーおよびコーディネイター ローパー，エドワード（Loper,Edward） 近年ペンシルバニア大学にて博士号取得。専門は自然言語処理のための機械学習。スティーブン・バード氏の2000年秋期計算言語学大学院課程を聴構、授業助手を担当し、NLTKの開発に参加。NLTKに加え、Pythonソフトウェアのドキュメントとテストパッケージであるdoctestとepydocの開発にも参加している 萩原正人（ハギワラマサト） 1982年生まれ。2009年名古屋大学大学院情報科学研究科博士課程修了。博士（情報科学）。グーグルおよびマイクロソフト・リサーチでのインターンシップにて検索エンジン関連技術の研究に携わる。2009年4月よりバイドゥ株式会社にて検索エンジンおよび関連する自然言語処理技術の研究開発に従事。現楽天株式会社技術研究所シニアサイエンティスト。大規模コーパスからの語彙知識獲得および統計的自然言語処理に関心がある 中山敬広（ナカヤマタカヒロ） 1973年東京生まれ。エンジニア。学生時代にヤフージャパンの立ち上げに携わったこ...

本書は、Pythonを用いた自然言語処理（NLP）の基礎を体系的に学ぶための決定版的な入門書です。プログラミングの基礎知識を持つ読者を対象に、言語学的な知向と計算機科学的な手法を融合させるプロセスを丁寧に解説しています。構成としては、まずテキストデータの基本的な処理（トークン化や正規化）から始まり、次に品詞タグ付け、形態素解析、そして文の構造を解明する構文解析へと、段階的に難易度が上がっていく設計になっています。本書の核心的なメッセージは、単にライブラリの使い方を習得することではなく、言語の構造的なルールをいかにしてアルゴリズムとして実装し、コンピュータに理解させるかという「言語処理の論理」を理解することにあります。NLTK（Natural Language Toolkit）という強力なツールキットを活用しながら、コーパス（言語資源）を用いた統計的なアプローチや、文法規則に基づいた記号的なアプローチの両面から、自然言語の複雑な性質に挑む手法を具体的に提示しています。単なる技術解説書に留まらず、言語学の知見がどのように計算機科学と交差するかを深く洞察させる内容となっています。

• NLTKライブラリを用いた実践的なコーディング手法
• テキストのクリーニング、トークン化、正規化といった前処理の重要性と手法
• 品詞タグ付け（POS Tagging）による単語の役割の特定
• 文法規則に基づいた構文解析（Parsing）の理論と実装
• 大規模なコーパス（言語資源）を活用した言語データの探索と分析
• 言語学的な概念をプログラムのロジックへと変換する思考プロセス
• 形態素解析やステミング、レマタイゼーションといった単語の正規化技術

• Pythonによる自然言語処理の基礎的な実装能力
• テキストデータの構造を理解し、適切な前処理を行うスキル
• 品詞や構文構造といった言語学的特徴を抽出する技術
• 大規模なテキストデータから意味のあるパターンを見出す分析力
• 自然言語処理における古典的なアルゴリズムの理解と応用力

• 自然言語処理の世界に初めて足を踏み入れる初心者
• 言語学の知識をプログラミングによって拡張したい研究者や学生
• Pythonを用いたデータサイエンスのスキルを深めたいエンジニア
• ディープラーニング以前の、自然言語処理の基礎理論を再学習したい方

スティーブン・バード（Steven Bird）は、計算言語学の分野における世界的権威の一人です。彼は自然言語処理の標準的なツールキットであるNLTKの開発にも深く関わっており、言語学的な理論をいかにして計算機上で実現するかという点において、極めて高い専門性と教育的な視点を持っています。その著書は、複雑な言語学的概念を、具体的で明快なPythonコードと共に解説することに定評があり、学術的正確さと実践的な分かりやすさを高い次元で両立させています。

近年の自然言語処理の主流であるTransformerや大規模言語モデル（LLM）に特化した書籍とは、そのアプローチが明確に異なります。本書は、ニューラルネットワークによるブラックボックス的な予測モデルに依存するのではなく、言語の構造を明示的に扱う「記号的NLP」の基礎に重きを置いています。最新のAI技術を支える、言語の文法や構造的なルールを理解するための、不可欠な土台となる位置づけです。

本書は、自然言語処理という広大な学問領域における「地図」のような存在です。技術の進歩が極めて速い分野だからこそ、流行のモデルを追うだけでなく、本書が提示するような言語の構造的理解や、データの扱い方の基本を学ぶことが、長期的なエンジニアリング能力に直結します。読後には、単なるコードの書き手ではなく、言語という複雑な対象をデータとして解釈し、制御するための論理的な思考力が身についているはずです。NLPのキャリアを志す者にとって、避けては通れない、そして最も信頼できる出発点となる一冊と言えます。