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It Text 自然言語処理の基礎

岡ア直観

Product Details

ISBN/Catalogue Number
ISBN 13 : 9784274229008
ISBN 10 : 4274229009
Format
Books
Publisher
Release Date
August/2022
Japan
Co-Writer, Translator, Featured Individuals/organizations
:

Content Description

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。

目次 : 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

【著者紹介】
岡〓直観 : 2007年東京大学大学院情報理工学系研究科博士後期課程修了。博士(情報理工学)。2017年東京工業大学情報理工学院情報工学系教授(現職)

荒瀬由紀 : 2010年大阪大学大学院情報科学研究科博士後期課程修了。博士(情報科学)。2014年大阪大学大学院情報科学研究科准教授(現職)

鈴木潤 : 2005年奈良先端科学技術大学院大学博士後期課程修了。博士(工学)。2020年東北大学データ駆動科学・AI教育研究センター教授(現職)

鶴岡慶雅 : 2002年東京大学大学院工学系研究科博士後期課程修了。博士(工学)。2018年東京大学大学院情報理工学系研究科教授(現職)

宮尾祐介 : 2001年東京大学大学院理学系研究科博士後期課程中途退学。2006年博士(情報理工学)。2018年東京大学大学院情報理工学系研究科教授(現職)(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

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  • 愛楊

    2022年8月出版。IT Text シリーズの一。全11章からなり、大学の科目の教科書を意図としている。RNN や Transformer など、ニューラルモデル以降の技術要素に主眼がある点が特徴である。本書は、マルコフモデルやトピックモデル、クラスタリング、語義曖昧性解消といった話題は含んでいない。arxiv の論文が参考文献として用いられている点を見ると、その点でも革新が起こりつつあることを確認する。ニューラルモデル以降の自然言語処理の要素の一覧として有用な書。

  • smatsu

    NLPで押さえるべき基本知識がきっちり網羅。オーム社らしい手堅い書籍だ。もちろんTransformerの説明もある。自己注意機構の説明を読んでいつも疑問なのがQKVのベクトルを作るウェイトの学習の仕方。QをQっぽく、KをKっぽく、VをVっぽく学習するってどういう学習するのか。出来上がったQとKの内積を取ることがすなわち2トークン間の関連度=Attentionの強さを示すという事はなんとなくわかるのですが、それってどうやって学習するの?と。答えは、大量のテキストデータ自体を教師データとして(コメントへ続く)

  • tyfk

    仕事関連。この一年あれこれやってたことがコンパクトにまとまってた。

  • まっつん

    自然言語処理の基本が網羅されている。常に持っておきたい一冊。

  • tossy

    最新の自然言語処理の話題を理論面から詳細に書いている本。Transformerや事前学習済みモデル、転移学習などの話も詳しくかかれている。章末の演習問題を解くことでより理解が深まる。

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