自然言語処理必読本: 理論と実践のバランスが取れた 5 冊の本

この記事は、公開アカウント「Reading the Core」（ID: AI_Discovery）から転載したものです。

学習方法に関して言えば、チュートリアル、ブログ投稿、オンラインコースなどがよく挙げられますが、本は常に見落とされがちです。特定のトピックに関する本を探している場合でも、そのような本が多すぎて、どれが自分に最適かをすぐに判断することが難しいことにすぐに気付くでしょう。

問題解決の手助けとなるよう、自然言語処理に関する 5 冊の本を選びました。他の本のリストとは異なり、最初の本を除いてこれらの本は無料ではありませんが、投資する価値があることが証明されています。お役に立てれば幸いです。

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1. Pythonによる自然言語処理

Steven Bird、Ewan Klein、Edward Loper によって書かれたこの本は、Python システムの観点から自然言語処理の実践的な基礎を学ぶことができるため、初心者に適しています。これは NLTK ブックとしても知られており、Python による自然言語処理はプロセス全体を通じて NLTK ライブラリに大きく依存しています。以下は本の序文からの抜粋です。

「この本は、NLP の分野をわかりやすく紹介する入門書です。個人学習用として、自然言語処理や計算言語学のコースの教科書として、または人工知能、テキスト マイニング、コーパス言語学のコースの補足として使用できます。この本は非常に実用的で、何百もの例と段階的な演習が含まれています。この本は、プログラミングの経験に関係なく、書き言葉のプログラミングと分析の方法を学びたいすべての人に適しています。」

上で述べたように、この本は絶対に役に立ちます。読み進めていくうちに概念的な説明が確実に得られますが、この本は実際には Python で NLP ソリューションを実装したい人向けに設計されていることは間違いありません。

2. PyTorchによる自然言語処理

Delip Rao と Brian McMahan によって書かれたこの本は、NLP 分野の従来の手法を紹介するのではなく、現在使用されているニューラル ネットワークを紹介しています。このテーマに対するもう 1 つの実用的なアプローチは、PyTorch を使用して NLP にニューラル ネットワークを適用する自然言語処理です。

この本のウェブサイトから要点を直接知ることができるトピックには、次のようなものがあります。

• 計算グラフと教師あり学習パラダイムの探究
• PyTorchの最適化されたテンソル操作ライブラリの基礎をマスターする
• 従来のNLPの概念と手法の概要
• ニューラルネットワーク構築の基本概念を学ぶ
• 埋め込みを使用して単語、文章、文書、その他の特徴を表す
• 配列予測を探索し、Seq2seq モデルを生成する
• 実稼働NLPシステムを構築するための設計パターンを学ぶ

より伝統的な（ニューラル ネットワーク ベースではない）NLP 技術から現代の NLP まで、NLP はますますディープラーニングに依存するようになっています。

3. 自然言語処理のためのニューラルネットワーク手法

これは、NLP へのニューラル ネットワーク アプローチに関する Yoav Goldberg による本です。この本では、NLP 関連の概念について詳しく説明されており、コードを使用して簡単に実装する方法を学ぶことができます。以下は本のウェブサイトからの抜粋です。

「この本は、ニューラル ネットワーク モデルの自然言語データへの適用に焦点を当てています。本書のパート 1 と 2 では、教師あり機械学習とフィードフォワード ニューラル ネットワークの基礎、言語データに対する機械学習の使用の基礎、単語の記号表現ではなくベクトル ベースでの使用について説明しています。」

「本書のパート 3 と 4 では、1 次元畳み込みニューラル ネットワーク、リカレント ニューラル ネットワーク、条件付き生成モデル、アテンション ベース モデルなど、より専門的なニューラル ネットワーク アーキテクチャを紹介しています。これらのアーキテクチャとテクニックは、機械翻訳、構文解析、その他多くのアプリケーションにおける最先端のアルゴリズムの原動力となっています。」

理論的または説明的な領域では、「自然言語処理のためのニューラル ネットワーク メソッド」により、最新のニューラル ネットワーク ベースの NLP メソッドがどのように機能するかについての理解が大幅に深まります。

4. 自然言語処理のための言語的基礎

NLP を使用する際に言語の基礎を盲目的に学ぶのは得策ではありません。また、正式な言語学習経験がない場合、純粋に計算の観点から NLP や計算言語学を学ぶ際には注意すべき点が数多くあります。この本は、そのギャップを埋めるのに役立つように設計されています。

この本はウェブサイトで説明されています:

• この本は、より複雑で独立した言語、ひいてはより成功する NLP システムを作成するために使用できる、人間の言語の形態論的および統語的構造に関する簡潔でわかりやすい情報を提供することを目的としています。 ”
• これは、本書の第 1 章にある次の記述によって裏付けられています。「言語構造に関する知識は、NLP における機械学習手法の特徴設計に役立ちます。」より具体的には、言語構造に関する知識は機械学習の機能向上につながります。 ”
• この本は、形態論と文法をより深く理解するための 100 の重要ポイントで構成されており、重要ポイントに関連するトピックの章も含まれています。言語学のバックグラウンドがないと、少し読みづらいかもしれませんが、言語についての理解が深まり、NLP のキャリアで言語を使用するために必要なスキルを身に付けることができます。 ”

5. 自然言語処理の実践

ホブソン・レーン、ハンネス・ハプケ、コール・ハワードによるこの本は私たちを現実に引き戻します。この本は、従来の NLP アプローチとニューラル ネットワーク ベースの NLP アプローチの両方をカバーしており、このリストの最初の 2 冊の本と、TensorFlow や Keras などの最新のツールを使用した実用的なコーディング ソリューションを組み合わせたものと言えます。

本のウェブサイトから：

「『Natural Language Processing with Real Applications』は、人間の言語を読み取って解釈できるマシンを構築するためのガイドです。すぐに利用できる Python パッケージを使用して、テキストの意味を捉えて反応します。従来の NLP アプローチを拡張してニューラル ネットワーク、最新のディープラーニング アルゴリズム、生成技術を取り入れたこの本は、日付や名前の抽出、テキストの作成、自由形式の質問への回答など、現実世界の問題を解決するのに役立ちます。」

画像ソース: unsplash

この本は、市場で最も新しく、最も包括的で、最も実用的な本です。しかし、あなたが参加したいシステムや、取得したい詳細レベル、そして他の多くの要素を考慮して、より自分に適した本を選択することもできます。

これら 5 冊の本は、間違いなく読む価値があります。必要なのは、何を学びたいかを考え、適切な選択をしてから読み続けることです。そうすれば、間違いなく多くのことが得られます。