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
- 256
- 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！
ディープラーニング技術を使った自然言語処理においてword2vec、LSTM、seq2seq、BERTは、重要な技術です。本書では、機械学習フレームワークのPyTorchを利用することで、それらのディープラーニング技術を使ったプログラムをより容易に実装する方法を解説します。本書で作成するプログラムは、「文章内の単語の品詞を分類する」「日英の機械翻訳を行う」「質問に対する回答を返す」ことなどを目的にしています。本書は、そうした自然言語処理システムの実装を試してみたいという方にとって格好の一冊です。
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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年から言語処理学会 理事を務める。
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
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お詫びと訂正
誤記のためにご迷惑をおかけし、誠に申し訳ございません。
- 0ページ サンプルコード内［Chapter4］フォルダのnmt.pyの15行目
- [誤]
with open('train.en.vocab.4k','r',encoding='utf-8) as f: - [正]
with open('train.en.vocab.4k','r',encoding='utf-8') as f: -
備考：
このページから提供していたサンプルコード（pytorch-nlp.zip）のファイルに誤りがありました。現在、提供しているpytorch-nlp01.zipでは、上記の内容を修正済みです（2021/11/05）。
- [誤]
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