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―
ストックマーク株式会社(著)
,近江崇宏(著)
,金田健太郎(著)
,森長誠(著)
,江間見亜利(著)
/オーム社
作品情報
※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。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。第1章 はじめに第2章 ニューラルネットワークを用いた自然言語処理第3章 BERT第4章 Huggingface Transformers第5章 文章の穴埋め第6章 文章分類第7章 マルチラベル文章分類第8章 固有表現抽出第9章 文章校正第10章 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学習の基礎付録B Colaboratoryの使い方
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商品情報
- 著者
- ストックマーク株式会社, 近江崇宏, 金田健太郎, 森長誠, 江間見亜利
- ジャンル
- コンピュータ・情報 - アプリケーション・プログラミング
- 出版社
- オーム社
- 書籍発売日
- 2021.06.25
- Reader Store発売日
- 2021.06.22
- ファイルサイズ
- 105.5MB
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この作品のレビュー
平均 4.3 （5件のレビュー）
-
言語モデルとはある文脈下で出現するトークンを予測するモデルである。
ニューラルネットワークは、複数の層を組み合わせることにより高い表現能力を示す投稿日：2023.08.12
https://elib.maruzen.co.jp/elib/html/BookDetail/Id/3000105724
投稿日：2022.09.05
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