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自然言語処理のための深層学習 大型本 – 2019/1/29

Yoav Goldberg (著), 加藤 恒昭 (翻訳), 林 良彦 (翻訳),
4.1 5つ星のうち4.1 10個の評価
すべての形式と版を表示
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購入オプションとあわせ買い

自然言語処理におけるニューラルネットワーク技術を「ニューラルネットワークまずありき」ではなく,これまでの様々な方法論と比較し,それらとの位置関係を丁寧に説明している。
従来の機械学習技術から説き起こして,ニューラルネットワーク技術の利点や特徴を明らかにしながら,その導入を行い,言語処理の基盤技術となったニューラルネットワークによる言語モデルと単語埋め込み(ニューラルネットワークを用いた単語の意味表現)について,その背景や応用を含めてわかりやすく説明している。
特に単語埋め込みについては,その様々な利用方法を詳しく紹介しており,言語処理の様々な問題に深層学習を活用する方法について取り上げた後,ニューラルネットワークの中でも特に言語処理に頻繁に用いられる再帰的ニューラルネットワーク(RNN)とそれを用いたエンコーダ・デコーダアーキテクチャ(近年の機械翻訳システムの基本的な枠組み)を系統立てて説明している。また,木構造ネットワーク,構造予測,マルチタスク学習という進んだ話題についても適当な分量が割かれている。
本書には,自然言語処理の中核的なシステムを題材とした具体的な事例紹介が多数含まれており,さらに実装実現における注意事項や研究事例へのポインタも豊富に取り上げられている。様々な事項が相互に関連づけられて一枚の地図として示されているので,初学者が通読すれば技術の全容を把握できるし,すでに研究開発を進めている研究者・技術者であれば,多くの技術の位置付けが再確認でき,より広い文脈に位置付けるのに有益だろう。
[原著:Neural Network Methods for Natural Language Processing]
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  1. 本の長さ
    348ページ
  2. 言語
    日本語
  3. 出版社
    共立出版
  4. 発売日
    2019/1/29
  5. 寸法
    18.3 x 2.7 x 23.6 cm
  6. ISBN-10
    4320124464
  7. ISBN-13
    978-4320124462
  8. すべての詳細を表示
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登録情報

  • 出版社 ‏ : ‎ 共立出版 (2019/1/29)
  • 発売日 ‏ : ‎ 2019/1/29
  • 言語 ‏ : ‎ 日本語
  • 大型本 ‏ : ‎ 348ページ
  • ISBN-10 ‏ : ‎ 4320124464
  • ISBN-13 ‏ : ‎ 978-4320124462
  • 寸法 ‏ : ‎ 18.3 x 2.7 x 23.6 cm
  • カスタマーレビュー:
    4.1 5つ星のうち4.1 10個の評価

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上位レビュー、対象国： 日本

さくま
5つ星のうち5.0 ディープラーニングによる自然言語処理の基礎
2023年8月20日に日本でレビュー済み
ディープラーニングによる自然言語処理の基礎的な内容が非常に詳しくかつ明解に解説されています。
Transformerなどの新しい方法の解説はありませんが、それ以前の方法をしっかり学ぶことができ、一読の価値のある書籍です。
1人のお客様がこれが役に立ったと考えています
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うみねこcafe
5つ星のうち3.0 Transformerは登場しない、の一言で片付けてしまっても良いわけですが、
2022年7月27日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
改めてここに書かなくても目次を見れば分かることですが、原著が2017年の微妙な時期に出版された本で、Self-Attentionで時代を変えたTransformerは訳者あとがきに辛うじて言及がされているだけで本文中には一切登場しません。

それでもこの本を買ったのは、(深層学習の父である)Hinton博士の80年代の論文で論じられた分散表現の祖型とWord2vec以降の分散表現の関わりについての解説を期待したからで、一応はHinton博士の名前がp.134にあるので星3つにします。

ただ本の書き方では｢局所表現｣に対する概念であるヒントン博士の｢分散表現｣と｢分散仮説｣に由来する｢分散表現｣の関係やベンジオのアイデアがミノコフのWord2vecにどうつながっていったかが良く分からないのでお薦めはしません。

因みに｢注意機構｣を｢注視機構｣(p.166)とする流儀を自分はこの本以外で見たことがありません。

ところで自分がこの本を買ったのは2022年ですが、その年の暮れにはTransformerどころかChatGPTの時代に突入してしまっているので、この本には本文中で言及・引用されている研究者の方々を含め多数の人々が関わっている訳ですが、その人達が今どういうことになっているのかちょっとだけ気になります。
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