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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

中山光樹

Product Details

ISBN/Catalogue Number
ISBN 13 : 9784839966607
ISBN 10 : 4839966605
Format
Books
Publisher
Release Date
February/2020
Japan
Co-Writer, Translator, Featured Individuals/organizations
:

Content Description

自然言語処理を基礎から学ぼう!「日本語」のデータを使って手を動かしながら、「今の自然言語処理」を身に付ける!

目次 : 1 機械学習を使った自然言語処理(自然言語処理の基礎/ 機械学習/ コーパス/ テキストの前処理/ 特徴エンジニアリング/ 機械学習アルゴリズム)/ 2 深層学習を使った自然言語処理(ニューラルネットワーク/ 単語分散表現/ テキスト分類/ 系列ラベリング/ 系列変換/ 機械学習とクラウド)

【著者紹介】
中山光樹 : 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の研究開発に従事。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(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)

(「BOOK」データベースより)

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Book Meter Reviews

こちらは読書メーターで書かれたレビューとなります。

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  • ぶう

    「自然言語処理による機械学習」を手を動かして学ぶには最適の本。入門書という名前通り機械学習とは?という初歩的な部分から解説されているし、サンプルコードも多いため、初心者でも読み進められるのではないだろうか。形態素解析などのテキストの前処理方法、特徴量エンジニアリングといった部分も書かれており、自然言語処理での機械学習に必要なことは一通り載っている。環境構築などで躓いたりすることもあるので、GoogleColaboratory上で簡単に試せるのもありがたい。個人的にはpytorchであれば、更に良かった。

  • めかぶこんぶ

    サンプルコードと共に、基礎からしっかり自然言語処理を解説。コードは全てGoogleColab上で実行できるので、無駄に環境構築などで疲弊しないで済むのがありがたい。説明はやや前提知識を要する部分もあったように思うが、ほとんど初見でも調べながらで進める範囲と感じた。

  • shin

    機械学習・深層学習に詳しくなくても、自然言語処理に入門できるほど記述が丁寧。全体の構成やコードの説明パートがわかりやすく書かれており、スラスラ読める。

  • さな

    処理内容や手順を大雑把に知りたかったので今回はコード書かずにコード読むだけにした。タイトルは自然言語処理入門だが、内容としては機械学習や深層学習の基本から記載されているので、自然言語処理だけに特化しているわけではない。Pythonあまり触れていないが、読みやすいコードでわかりやすかった。

  • 茶屋博紀

    構成が良く読み進めやすい。

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