BERTによる自然言語処理入門
Transformersを使った実践プログラミング―
ストックマーク株式会社, 近江崇宏, 金田健太郎, 森長誠, 江間見亜利オーム社ISBN 9784274702402
自然言語処理タグで3位（16冊中）。Zenn・Qiitaなどの4記事で紹介（時点）。
- 紹介記事
- 4件
- 媒体別
- Zenn 1・Qiita 2・企業テックブログ 1
- 初めての紹介
- 最新の紹介
この本を選ぶ前に
- 出版年
- （約5年前）
- タグ内の順位
- 自然言語処理タグで3位（16冊中・紹介記事数の順）
- 注意点
- 「入門」とあるが機械学習の知識がある人向けと感じ、挫折したとする記事がある 根拠: 2023年に買った生成AI関連の技術書15選
- 代わりの本
自然言語処理タグで、この本より新しく紹介記事の多い本
対象読者・難易度・注意点は、紹介記事の内容をもとにAIがまとめたものです（根拠記事へのリンクつき）。出版年・順位・代わりの本は書誌と集計データから出しています。
別の版
紹介記事の件数・順位は、すべての版の紹介をまとめて数えています（同じ記事が複数の版を紹介していても1件）。
紹介された時期
2022年から2024年にかけて、続けて紹介されています。最新は2024年6月です。
紹介している記事（4件）
記事ごとの説明は、記事本文のうちこの本に触れた部分をAIが要約したもので、筆者の原文ではありません。
- 読まないと後悔する技術書30選 Qiita · 渡邉 臣 | JISOU · · いいね 1,358
本書のレベルをジュニア〜ミドルとしている。自然言語処理のモデルではBERTというTransformersの考え方が多く使われていると説明し、その基本的な考え方を学ぶことで、より難しいモデルがあふれるなかでも、それらを使いこなすための知識が身につくと述べている。自然言語処理の学習における基礎理解の重要性を示すものとして位置づけている。
- 2023年に買った生成AI関連の技術書15選 Zenn · yasuna · · いいね 7
言語モデルの技術を知るための本として取り上げている。「入門」とあるものの、機械学習の知識がすでにある人向けと感じ、最後まで読み進められず挫折したという。一方、数学的な知識がある読者なら言語モデルについて学べて面白そうだと評価している。自然言語処理には関心があり、数学の知識を得てから再挑戦したいとしている。
- エンジニアに読んで欲しい技術書90選 Qiita · S4nTo · · いいね 1,890
自然言語処理モデルを今後の仕事にも関わる注目分野として紹介する中で、本書をGoogleが2018年に発表した自然言語処理モデル「BERT」を題材にした本と説明している。理論を学びながら、BERTを使ってさまざまなタスクを解いていく構成だと述べている。また、この分野には早めに取り組むことを勧めている。
- 文系出身のデータサイエンティストが実践してきた勉強法を徹底解説 企業テックブログ · DATAFLUCT ·
紹介された版: 初版（2021年）
ステップアップ編で紹介している。言語分野のディープラーニングライブラリBERTの解説と実践の本だが、コンピュータが言語をどう読み取って分析・予測しているかまで丁寧に解説されているという。BERTに限らず、そこに至る言語分析の歴史も学べるため、言語データの分析をしたい学習者に向くとする。試したい分析は実際にプログラムを書いてみるとよいと述べている。
この本について
自然言語処理の基礎からBERTを使った実装と評価までを学ぶ実践書である。前半では機械学習とニューラルネットワークによる自然言語処理を押さえ、文脈を踏まえて語を処理するBERTの仕組みを学ぶ。その後、Transformersを使って文章の穴埋め、文章分類、複数ラベル分類、固有表現抽出、文章校正を実装し、文章ベクトルによるデータ可視化と類似文章検索にも取り組む。各課題でデータセットを処理し、BERTをタスク向けにファインチューニングして性能を評価する手順を扱う。学習と評価に使うPyTorch Lightningの基本に加え、付録ではニューラルネットワーク学習の基礎とColaboratoryの使い方を説明する。TransformersとPyTorch Lightningを使った経験がない読者も対象に含む。
楽天ブックスの商品説明と紹介記事をもとにAIが要約したものです。原文の転載ではありません。