自然言語処理の基礎
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
発売日：2022年8月
- ページ数
- ３０４ｐ
- ISBN
- 978-4-274-22900-8
- 著者情報
- 岡〓 直観（オカザキ ナオアキ）
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（アラセ ユキ）
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（スズキ ジュン）
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（ツルオカ ヨシマサ）
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（ミヤオ ユウスケ）
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）
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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。
深層学習をベースとした自然言語処理の基礎が体系的に身につく！
本書は、深層学習に基づく自然言語処理の基礎となる知識や考え方を、丁寧に展開し解説するものです。自然言語処理技術の概観から始め、機械学習の基本的枠組み、言語モデル・系列変換モデルとして非常に有用なTransformerとそれを活用した事前学習モデルの詳解、さらに自然言語処理の基本的なタスクである系列ラベリング、構文解析、意味解析と、自然言語処理を学ぶうえで必須の基礎知識や背景となる仕組みを幅広くカバーし、体系的に身につけることができる構成としました。
大学の学部上級から大学院の学生、さらには自然言語処理を学び始めた若手技術者にお薦めの教科書です。
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
商品詳細
- シリーズ名
- ＩＴ Ｔｅｘｔ
- 出版社名
- オーム社
- サイズ
- ２１ｃｍ
- フォーマット
- 単行本
注意事項
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