入門 自然言語処理

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  • サイズ B5判/ページ数 556p/高さ 24cm
  • 商品コード 9784873114705
  • NDC分類 007.63
  • Cコード C3055

内容説明

豊富な実装例や演習問題を通して、理論と実践をバランスよく学べる「自然言語処理」の実践的な入門書。日本語NLPのための書き下ろしも収録。

目次

1章 言語処理とPython
2章 テキストコーパスと語彙資源へのアクセス
3章 生テキストの処理
4章 構造化されたプログラムを書く
5章 単語の分類とタグ付け
6章 テキスト分類の学習
7章 テキストからの情報抽出
8章 文構造の分析
9章 素性ベースの文法の構築
10章 文の意味の解析
11章 言語データの管理
12章 Pythonによる日本語自然言語処理

著者等紹介

バード,スティーブン[バード,スティーブン][Bird,Steven]
メルボルン大学計算機科学・ソフトウェア工学部准教授、ペンシルバニア大学言語資料コンソーシアム(LDC)の上級研究員。1990年エディンバラ大学にて、エワン・クライン(Ewan Klein)氏の指導の下、計算音声学の博士号取得。その後カメルーンに移り、国際SILの援助の元、草原バントゥー語群の実地言語調査に従事。ここ数年は、言語資料コンソーシアムにて上級研究官として大規模注釈付きテキストデータベースのためのモデルやツールの研究開発チームを率いる。メルボルン大学では、言語技術研究グループを設立、計算機科学の学部課程を担任。2009年計算言語学学会会長

クライン,エワン[クライン,エワン][Klein,Ewan]
エディンバラ大学情報科学部言語技術教授。1978年ケンブリッジ大学にて形式意味論の博士号を取得。サセックス大学とニューカッスル・アポン・タイン大学にて数年勤めた後、エディンバラにて教職に従事。1993年にエディンバラ大学言語技術グループの設立に参画し、その以来密に提携を続ける。2000年から2002年にかけて大学を休職し、エディファイ社(米サンタクララ)のエディンバラ自然言語研究グループにおいて研究マネージャを務め、音声言語処理に携わる。前計算言語学学会欧州支部長。欧州中核自然言語技術ネットワーク(ELSNET)設立メンバーおよびコーディネイター

ローパー,エドワード[ローパー,エドワード][Loper,Edward]
近年ペンシルバニア大学にて博士号取得。専門は自然言語処理のための機械学習。スティーブン・バード氏の2000年秋期計算言語学大学院課程を聴構、授業助手を担当し、NLTKの開発に参加。NLTKに加え、Pythonソフトウェアのドキュメントとテストパッケージであるdoctestとepydocの開発にも参加している

萩原正人[ハギワラマサト]
1982年生まれ。2009年名古屋大学大学院情報科学研究科博士課程修了。博士(情報科学)。グーグルおよびマイクロソフト・リサーチでのインターンシップにて検索エンジン関連技術の研究に携わる。2009年4月よりバイドゥ株式会社にて検索エンジンおよび関連する自然言語処理技術の研究開発に従事。現楽天株式会社技術研究所シニアサイエンティスト。大規模コーパスからの語彙知識獲得および統計的自然言語処理に関心がある

中山敬広[ナカヤマタカヒロ]
1973年東京生まれ。エンジニア。学生時代にヤフージャパンの立ち上げに携わったことをきっかけにインターネットの世界へ飛び込み、以降ポータル系およびベンチャー数社にて種々雑多なキャリアを積む。趣味は子育てと酒。日本ソムリエ協会認定ワインエキスパート。アジャイルソフトウェア開発をはじめとした開発現場でのコミュニケーション問題と方法論に関心がある(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

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vinlandmbit

40
自然言語処理はど素人に近かったので本書でより実際の技術に触れられとても参考となりました。Pythonでの実装例も多く開発者目指してる方にもおすすめです。2019/11/24

kaizen@名古屋de朝活読書会

30
#解説歌 Pythonで日本語処理を追加した単なる翻訳ものじゃなくて 太っ腹ソースはみんなウェブにある論文一部ウェブにあるもの 太っ腹日本語処理を公開し困難解決力を合わせ #短歌2017/05/08

むらさき

4
自然言語処理の大枠を知りたくて読みました。 前半はPythonと自然言語処理のライブラリの使い方紹介。 途中から本気モードになるけど、ついて行けなかった。。。 手を動かしながらじゃないとわからなくなりますね。 自然言語で使われる言葉はあらかた知れたのでそこは良かったです。 2022/11/10

小野靖貴

2
python2なのはよろしくないが、本屋に置いてあるITエンジニアベースでの自然言語処理本としては一番親切かと。分析系の処理の実装に面白みを感じた。2017/12/27

明るいくよくよ人

1
理論から実践まで、役に立つ! 専門用語に英語もつけてくれると更に良い。2021/04/26

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