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！
3,080円（本体 2,800円＋税10%）
- 品種名
- 書籍
- 発売日
- 2021/3/18
- ページ数
- 240
- サイズ
- B5変形判
- 著者
- 新納 浩幸 著
- ISBN
- 9784295011132
PyTorchの活用でより容易に実装できる！
日本語テキスト解析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―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。PyTorchを利用することで、特にBERTをより簡単に利用できます。第1章でPyTorchの基本を説明した後、各技術の考え方とそれらのプログラミング手法を解説。そうした手法の目的は「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／解答タスクを実行する」など。
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著者紹介
◎新納 浩幸（しんのう ひろゆき）
1961年生まれ。1985年 東京工業大学理学部情報科学科卒業。
1987年 東京工業大学大学院理工学研究科情報科学専攻修士課程修了。
現在、茨城大学工学部情報工学科教授、博士（工学）。
専門分野は自然言語処理、機械学習、統計学など。
2018～2020年 言語処理学会 理事。
目次
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［事前学習済みモデルを調整］
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