出版社内容情報
人工知能研究における自然言語処理分野でよく用いられる機械学習の理論を解説し、深層学習へと導く内容。
目次
第１章 自然言語処理と深層学習（自然言語処理の歴史；深層学習とは；自然言語処理における深層学習）
第２章 テキスト処理による自然言語処理（自然言語文のテキスト処理；単語２‐ｇｒａｍによる文生成）
第３章 自然言語文解析への深層学習の適用（ＣＮＮによる文の分類；準備１ 畳み込み演算とプーリング処理；準備２ 全結合型ニューラルネット；畳み込みニューラルネットの実装）
第４章 文生成と深層学習（リカレントニューラルネットによる文生成；ＲＮＮの実装；ＲＮＮによる文生成）
付録（行の繰り返し回数を行頭に追加するプログラム ｕｎｉｑｃ．ｃ；行頭の数値により行を整列するプログラム ｓｏｒｔｎ．ｃ；全結合型ニューラルネットのプログラム ｂｐ．ｃ）
著者等紹介
小高知宏［オダカトモヒロ］
１９８３年早稲田大学理工学部卒業。１９９０年早稲田大学大学院理工学研究科後期課程修了、工学博士。九州大学医学部附属病院助手。１９９３年福井大学工学部情報工学科助教授。１９９９年福井大学工学部知能システム工学科助教授。２００４年福井大学大学院工学研究科教授（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）
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感想・レビュー
※以下の感想・レビューは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。
kaizen@名古屋de朝活読書会
18
#説明歌 Pythonが苦手な人には持って来いみんなで渡れば怖くないDP2017/08/01
オザマチ
11
復習のために再読。さすがに少々内容が古くなった感は否めない。2022/09/25
オザマチ
11
自然言語の特徴量も識別器も簡易的ななもののみ取り上げていて、あくまでも入門編といった印象。2017/04/30
トルネードＧ＆Ｔ
0
機械学習による自然言語処理の入門レベルの書籍。題は大仰だが内容は機械学習および自然言語処理の基本的な考え方に関する解説とその最も素朴な実例の実装のみに留められている。具体的には自然言語処理分野ではn-gramとbag-of-words、機械学習分野ではCNNとRNNの最も単純な実例のみがそれぞれ図表とソースコード例を用いて丁寧に解説される。C言語に抵抗がなければ全く機械学習の実装を知らない状態からの一冊目の入門書として非常に適しているように思える。2018/10/24
