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 [単行本]

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 の 商品概要

• 要旨（「BOOK」データベースより）

  ＢＥＲＴを知る・動かす・使いこなす。さまざまなサービスに応用可能なＢＥＲＴでの言語タスク解決法を、現役ＮＬＰ技術者が解説。データセットの処理→ファインチューニング→性能評価までの一連の流れを体験し、ＢＥＲＴを使いこなす力を手に入れよう。

• 目次（「BOOK」データベースより）

  はじめに
  ニューラルネットワークを用いた自然言語処理
  ＢＥＲＴ
  Ｈｕｇｇｉｎｇｆａｃｅ　Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒｓ
  文章の穴埋め
  文章分類
  マルチラベル文章分類
  固有表現抽出
  文章校正
  文章ベクトルを用いたデータの可視化と類似文章検索
  付録Ａ　ニューラルネットワークの基礎
  付録Ｂ　Ｃｏｌａｂｏｒａｔｏｒｙの使い方

• 出版社からのコメント

  自然言語処理の発展に大きな役割を果たし、応用上も有用であるBERTの入門書。BERTを自分で使えるようになることが目標。

• 内容紹介

  自然言語処理の標準モデル、BERTを使いこなせるようになる！
  BERTはGoogleが2018年末に発表した自然言語処理モデルです。「文脈」を考慮した処理が特徴的であり、言語理解を評価する11個のタスクについて最高精度を達成し、今や標準的なモデルとしての地位を確立しています。
  
  本書は、自然言語処理の近年における発展に大きな役割を果たし、かつ応用上も有用であるBERTの入門書です。前半で自然言語処理や機械学習について概説したのち、BERTによって実際にさまざまなタスクを解いていきます。具体的には、文章分類・固有表現抽出・文章校正・類似文章検索・データの可視化を扱います。データセットの処理から、ファインチューニング（BERTを特定の言語タスクに特化させるための学習）、性能の評価までの一連の流れを体験することで、BERTを自分で使えるようになることを目標とします。
  
  なお、BERTで処理を行うためのライブラリとして、深層学習の言語モデルを扱ううえでよく使用されるTransformersを、学習や性能評価を効率的に行うためのライブラリとしてPyTorch Lightningを用います。本書ではTransformersやPyTorch Lightningを用いたことがない読者を想定して、その使い方を一から体系的かつ丁寧に解説します。
  
  ▼本書の環境
  言語：Python
  深層学習フレームワーク：PyTorch
  ライブラリ：Transformers, PyTorch Lightning
  計算環境：Google Colaboratory
  
  ▼本書の特徴
  ・BERTで実際にさまざまなタスクを解くことができます。
  ・使用するデータセットを日本語で統一しています。
  ・ライブラリの使い方を一から体系的に説明します。

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 の商品スペック