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

  読了日：2022/12/16

  BERTの使い方説明に特化した本。BERTを使ってのタスク実装方法の紹介が200ページ程にコンパクトにまとまっている。逆に言うと必要最低限の説明しかなく、自然言語処理初学者であれば（機械学習初心者であれば尚更）、本書だけではまず理解できないと思われる。技術書でこの薄さではなかなか十分な解説は難しいであろう。ある程度自然言語処理を知っている、若しくはBERTに絞って情報を得たい人には良いかも。BERTに特化した本は少ないので、そういう意味では価値はある。ザラザラとした本の質感が和紙っぽくて高級感あり。

• オザマチ

  読了日：2022/10/26

  qiitaの記事だけでは心もとないので流し読み。ニューラルネットや自然言語の基礎的な本を読んだ後なので、特に難しく感じる点は無かった。

• yyhhyy

  読了日：2021/09/05

  BERTを動かしてみようという概略を掴める本。日本語情報が少ないので触ってみたいという人は良い

• kk

  読了日：2021/09/07

  Pythonをよく知っている人には読みやすいのでは。既存のメソッド等を駆使してNLPのタスクを解くやり方が前処理を含めて詳細に書かれており、便利。文書分類、マルチラベル文書分類、固有表現抽出、日本語校正タスクなど。BERTの説明は意外に本格的ですが、知識なしで読んで理解できるかは分かりません。カスタマイズするならPytorch知識が必要。「素性」が「特徴量」、「文書分類」が「文章分類」などNLPerなら使わないかなという用語を使われていますが、一般人用にあえてそういう用語になっているものと思われます。

• smatsu

  読了日：2023/10/18

  老舗のオーム社だけあって手堅い出来の良書です。2021年10月の出版なのでまだChatGPT登場前のNLP周辺事情を踏まえた内容になっています。NLPの歴史をざっとおさらいした上でBERTのアーキテクチャを解説、Google ColabとHuggingface Transformers、文章の分類、マルチラベリング、固有表現抽出、文章校正、文章校正、類似文章検索などの実装レベルの説明。ある程度わかっている人向けの内容になっていますので機械学習初心者勢はまずDLの基礎を勉強されてから読むのが良いと思います。

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