ことばの意味を計算するしくみ―計算言語学と自然言語処理の基礎 [単行本]

ことばの意味を計算するしくみ―計算言語学と自然言語処理の基礎 の 商品概要

• 目次

  第1章　はじめに：文の容認可能性
  
  第2章　ことばの分析から解析へ
  2.1　語彙の曖昧性
  2.2　文の曖昧性
  2.3　文脈の曖昧性
  2.4　ことばの意味の計算
  
  第3章　形式統語論の考え方
  3.1　範疇文法
  3.2　範疇文法と論理との関係
  3.3　範疇文法から組合せ範疇文法へ：wh 移動
  3.4　組合せ範疇文法（CCG）
  3.5　CCGの組合せ規則
  3.6　CCGに基づく日本語の分析
  
  第4章　形式意味論の考え方
  4.1　含意関係
  4.2　推意と前提
  4.3　文の意味
  4.4　外延と内包
  
  第5章　形式意味論の準備：集合論
  5.1　集合論の基本定義
  5.2　関係と関数
  5.3　二項関係・同値関係
  
  第6章　形式意味論の準備：記号論理学
  6.1　記号論理学とは
  6.2　命題論理の形式言語
  6.3　命題論理の証明論
  6.4　命題論理の意味論
  6.5　述語論理の形式言語
  6.6　述語論理の証明論
  6.7　述語論理の意味論
  
  第7章　形式意味論に基づく含意関係の計算
  7.1　証明論的含意
  7.2　意味論的含意
  
  第8章　組合せ範疇文法に基づく意味合成
  8.1　構成性
  8.2　ラムダ計算の導入
  8.3　型付きラムダ計算
  8.4　意味表示の型
  8.5　意味合成の基本
  8.6　量化を含む文の意味合成
  8.7　多重量化
  
  第9章　イベント意味論と推論
  9.1　イベント意味論
  9.2　定理証明を用いた推論
  9.3　公理を用いた知識補完
  9.4　意味合成と推論の実装
  
  第10章　談話意味論
  10.1　照応の問題
  10.2　談話表示理論
  10.3　談話表示構造解析の実装
  
  第11章　分布意味論
  11.1　分布仮説
  11.2　単語のベクトル化
  11.3　分散表現と言語モデル
  
  第12章　ニューラル言語モデル
  12.1　ニューラルネットワークの基本
  12.2　Word2Vec
  12.3　リカレントニューラルネットワーク
  12.4　系列変換モデル
  12.5　Transformer
  
  第13章　大規模言語モデル
  13.1　BERT
  13.2　GPT
  13.3　ChatGPT
  
  第14章　分布意味論の特性と問題点
  14.1　分布意味論の特性
  14.2　分布意味論の問題点
  
  第15章　古典的計算主義とコネクショニズム
  15.1　言語から認知へ
  15.2　古典的計算主義
  15.3　コネクショニズム
  
  第16章　深層ニューラルネットの体系性の分析
  16.1　思考の体系性に関する分析
  16.2　推論の体系性に関する分析
  
  第17章　計算言語学と自然言語処理の融合の展望
  17.1　計算言語学の知見に基づく言語モデルの分析
  17.2　自然言語処理と計算言語学の融合に基づく言語解析・コーパス
  17.3　Neuro-Symbolic AI

• 出版社からのコメント

  ことばの意味を計算する２つのアプローチをていねいに解説。深層学習を中心とした統計的言語処理技術に残る本質的な問題点も提示した

• 内容紹介

  
  ・私たちの頭の中では、ことばに対してどのような処理が行われているのだろうか？
  ・頭の中で（いままさに）行われている処理は、コンピュータによって再現できるのだろうか？
  
  これらの問いに、ことばの意味を計算する2つのアプローチ（計算言語学と統計的言語処理）から挑む！
  
  【言語処理学会前会長　乾健太郎先生推薦！】
  本書は、ChatGPTで周知となった「ことばのテクノロジー」としての自然言語処理と、哲学・数学・論理学から「ことばをサイエンスする」計算言語学との架け橋となる教科書である。
  どちらの世界も知り尽くした第一線の若手研究者が基礎から最先端までを妥協なしに書き上げた。
  骨太だが、豊富な例とかみ砕いた説明が読者の背中を押してくれる。
  生成AIを作る人使う人はもちろん、「ことばを数学する」と聞いて心がざわつくようなすべての人に届けたい。
  
  【主な内容】
  第1部　ことばの意味を計算するには
  第1章　はじめに：文の容認可能性
  第2章　ことばの分析から解析へ
  
  第2部　計算言語学からみた，ことばの意味を計算するしくみ
  第3章　形式統語論の考え方
  第4章　形式意味論の考え方
  第5章　形式意味論の準備：集合論
  第6章　形式意味論の準備：記号論理学
  第7章　形式意味論に基づく含意関係の計算
  第8章　組合せ範疇文法に基づく意味合成
  第9章　イベント意味論と推論
  第10章　談話意味論
  
  第3部　自然言語処理からみた，ことばの意味を計算するしくみ
  第11章　分布意味論
  第12章　ニューラル言語モデル
  第13章　大規模言語モデル
  第14章　分布意味論の特性と問題点
  
  第4部　学際的視点からみた，ことばの意味を計算するしくみ
  第15章　古典的計算主義とコネクショニズム
  第16章　深層ニューラルネットの体系性の分析
  第17章　計算言語学と自然言語処理の融合の展望

• 著者紹介（「BOOK著者紹介情報」より）（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）

  谷中 瞳(ヤナカ ヒトミ)
  博士（工学）。２０１８年東京大学大学院工学系研究科システム創成学専攻博士課程修了。理化学研究所革新知能統合研究センター特別研究員、東京大学大学院情報理工学系研究科講師を経て、東京大学大学院情報理工学系研究科准教授（卓越研究員）。理化学研究所革新知能統合研究センター客員研究員も兼任。計算言語学や自然言語処理に関する研究に従事し、２０２２年に船井研究奨励賞、２０２４年に文部科学大臣表彰若手科学者賞を受賞している

• 著者について

  谷中 瞳 (ヤナカ ヒトミ)
  東京大学大学院情報理工学系研究科 コンピュータ科学専攻 准教授（卓越研究員）
  理化学研究所 革新知能統合研究センター 客員研究員
  
  2018年東京大学大学院工学系研究科システム創成学専攻博士課程修了。博士（工学）。理化学研究所革新知能統合研究センター特別研究員、東京大学大学院情報理工学系研究科講師を経て、現在に至る。計算言語学や自然言語処理に関する研究に従事し、2022年に船井研究奨励賞、2024年に文部科学大臣表彰若手科学者賞を受賞している。

ことばの意味を計算するしくみ―計算言語学と自然言語処理の基礎 の商品スペック