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!

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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