ゼロから作るDeep Learning ❷ ―自然言語処理編の表紙

ゼロから作るDeep Learning ❷ ―自然言語処理編

斎藤 康毅オライリー・ジャパン432ページISBN 9784873118369

自然言語処理タグで2位（16冊中）。Zenn・Qiitaなどの6記事で紹介され、全期間では同率120位（言及のある1,753冊中、時点）。

紹介記事
6件
媒体別
Qiita 6
初めての紹介
最新の紹介

この本を選ぶ前に

対象読者
自然言語処理を学びたく、コードを動かしながら理解したい人 根拠: エンジニアに読んで欲しい技術書90選
難易度
中級（実務経験者向け）ピックアップガイドの分類
出版年
（約8年前）
タグ内の順位
自然言語処理タグで2位（16冊中・紹介記事数の順）
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。

紹介の推移

2019年上期から2026年上期までの15期のうち6期で紹介されています。直近の2026年上期は紹介がありませんでした（本を紹介した記事は93記事）。

5% 10% 2019年上期 4%（27記事中1記事）2019年下期 3%（40記事中1記事）2020年上期 3%（37記事中1記事）2022年上期 1%（71記事中1記事）2023年下期 1%未満（132記事中1記事）2024年上期 1%未満（120記事中1記事） 2019202120232025
半期（1〜6月・7〜12月）ごと・本を紹介した記事に占める割合。2026年下期は集計中のため除外
数値を表で見る
半期ごとの、この本に触れた記事の数と本を紹介した記事の数
期間 この本 全体 割合
2026年上期 0記事 93記事 0%
2025年下期 0記事 137記事 0%
2025年上期 0記事 127記事 0%
2024年下期 0記事 160記事 0%
2024年上期 1記事 120記事 1%未満
2023年下期 1記事 132記事 1%未満
2023年上期 0記事 93記事 0%
2022年下期 0記事 95記事 0%
2022年上期 1記事 71記事 1%
2021年下期 0記事 68記事 0%
2021年上期 0記事 47記事 0%
2020年下期 0記事 67記事 0%
2020年上期 1記事 37記事 3%
2019年下期 1記事 40記事 3%
2019年上期 1記事 27記事 4%

「全体」は、その期に公開され、いずれかの本を紹介した記事の数（ZennとQiitaへの同時投稿は1本と数える）。

紹介している記事

いいね数順 · 6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。

  • エンジニアに読んで欲しい技術書90選 Qiita · S4nTo · · いいね 1,890

    自然言語処理関連の本を紹介する節で本書をシリーズ第二弾として取り上げ、第一弾と同様に非常にわかりやすくまとめられていると評価している。今回もコードとともにゼロから学べる点を挙げ、コードを追って手を動かしながら理解したい読者に勧めている。

  • 読まないと後悔する技術書30選 Qiita · 渡邉 臣 | JISOU · · いいね 1,358

    ChatGPTの登場以降、日常で触れるAIには自然言語処理が多くなっていると述べる。前作で学ぶのは画像認識であり、本書ではそれとは異なる自然言語処理ならではの知識を得られると説明している。さらに、文章を数値の世界に落とし込む方法を理解することは、プロンプトエンジニアリングにも役立つとの見解を示し、対象レベルをジュニア〜ミドルとしている。

  • エンジニアのインターンが技術書を30冊くらい読んでみたので、ゆるくまとめてみた Qiita · Shiruba · · いいね 463

    技術書を約30冊読んだ記録の中で本書を取り上げ、word2vecやEmbeddingレイヤ、RNN、seq2seq、Attentionなどが扱われていると紹介している。自然言語処理の触りが非常に分かりやすく、体系的にまとまっていると評価し、読者に勧めている。

  • Sierに新卒入社して4か月の研修期間中に読んだ・読んでいる本のまとめ Qiita · shimopino · · いいね 47

    業務外の時間に自然言語処理を活用したText2Imageアプリケーションを作ることになり、自然言語処理の技術を短期間で習得するために本書を読んだとしている。ディープラーニングの説明に入る前にカウントベースの手法の実装も扱う点を挙げ、ニューラルネットワーク以外の統計的手法も理解できたと評価している。また、各フレームワークの挙動を理解するうえで、自分で実装することが非常に重要だと感じたと述べている。

  • 私の推薦書３３冊　安全(46) Qiita · Dr. Kiyoshi Ogawa · · いいね 5

この本について

自然言語処理や時系列データを扱うディープラーニングの仕組みを、Pythonで実装しながら学ぶ書籍である。冒頭でニューラルネットワークの計算と学習を復習し、単語の意味を表す分散表現へ進む。シソーラスや共起行列を使うカウントベースの手法を経て、word2vecのCBOWモデル、Embeddingレイヤ、Negative Samplingを実装し、単語ベクトルの評価も扱う。その後、RNNによる言語モデルを構築し、勾配消失への対処としてLSTMを導入する。文章生成では、言語モデルからの生成に加えて、入力系列を出力系列へ変換するseq2seqを扱い、Attentionなどの技術も取り上げる。基礎的なニューラルネットワークの計算から、単語表現、系列データの学習と生成まで、各手法の考え方と実装を段階的に学べる構成である。

出版社の内容紹介・目次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。

目次（主な章）

出典: 出版社の書籍ページ （章の見出しのみ）

  1. 1章 ニューラルネットワークの復習
  2. 2章 自然言語と単語の分散表現
  3. 3章 word2vec
  4. 4章 word2vecの高速化
  5. 5章 リカレントニューラルネットワーク（RNN）
  6. 6章 ゲート付きRNN
  7. 7章 RNNによる文章生成
  8. 8章 Attention
  9. 付録A sigmoid関数とtanh関数の微分
  10. 付録B WordNetを動かす
  11. 付録C GRU