PyTorch自然言語処理プログラミング word2vec／LSTM／seq2seq／BERTで日本語テキスト解析！ - 新納浩幸 - ビジネス・実用書・無料試し読みなら、電子書籍・コミックストア ブックライブ

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 日本語テキスト解析処理を快速プログラミング！ 単語／文書の分類、機械翻訳などを実装。 自然言語処理は、検索エンジン、自動要約、機械翻訳、音声認識などで利用される技術です。 PyTorchでは、特にTransformersというBERT系モデルを提供することで、 より簡単にBERTを利用できるようになっています。 本書では、自然言語処理で特に重要なディープラーニング技術である word2vec、LSTM、seq2seq、そしてBERTを取り上げます。 まず第1章でPyTorchの基本を説明します。そのあと各技術の考え方を説明し、 PyTorchを使ったそれぞれのプログラミング手法を解説します。 それらのプログラミングでは、以下のことなどを目的にしています。 ・単語や文書の類似度を測る ・文章内の単語の品詞を分類する ・日英の機械翻訳を実行する ・文書を分類する ・質問／回答タスクを実行する 【本書の構成】 第1章 PyTorchの基礎 第2章 word2vecによる分散表現 ～単語をベクトルで表現～ 第3章 LSTMによる時系列データ解析 ～文を単語の系列として解析～ 第4章 seq2seqモデルによる機械翻訳 ～ある系列を別の系列に変換～ 第5章 事前学習済みモデルBERTの活用 ～タスクに応じてモデルを調整～ 付録A プログラミング環境の構築（Windows） 付録B 本書で解説した主要プログラム集 ※本書の内容はPython／PyTorch／機械学習の基本事項を 理解されていることを前提としています。

文字が大きくスカスカ。コードの解説も少なく、PyTorchでの本格的な自然言語処理の解説書と期待したがやや肩透かしの感。