自然言語処理の勉強でおすすめの書籍まとめ



自然言語処理の勉強で読んで、個人的に参考になった書籍をまとめました。

新しく読んで参考になった書籍があれば、随時追加していきます。

言語処理における機械学習入門

自然言語処理として有名なシリーズです。

その中でもこの書籍では、自然言語処理に扱われる機械学習の手法について、入門的に広く紹介されています。

機械学習も自然言語処理も初めてという人には、とても向いている内容だと思います。

自然言語ではあるのですが、アルゴリズムに関しては数学の書籍のように解説されていますので、数学が苦手な方には少し読みづらいかもしれません。

ウェブデータの機械学習(機械学習プロフェッショナルシリーズ)

機械学習プロフェッショナルシリーズから。

なぜ自然言語処理の勉強の上で、この書籍を取り上げたのかというと、「第4章 意味表現」において、Word2Vecの解説がこちらが参考になったためです。

他にも、評判分類やランク学習など、自然言語処理と精通するタスクが多いです。

書籍のタイトル以上に思ったよりも自然言語処理向けの内容でしたので、個人的におすすめとして紹介させていただきました。

深層学習による自然言語処理(機械学習プロフェッショナルシリーズ)

機械学習プロフェッショナルシリーズからもう1冊。

こちらは自然言語処理をテーマとして、自然言語処理に対する深層学習の活用について、基本的なニューラルネットワークを使った事例から最先端の研究まで、網羅的に記されています。

特に系列変換モデル(Sequence to Sequence Model、End-to-end)や注意機構(Attention)については、自然言語処理では機械翻訳のタスクで効果を発揮したモデルであり、モデル構造について詳しく解説されています。

基本的なニューラルネットワークから数式を駆使して解説されていますので、数式が苦手な人には少しつらいかもしれませんが、数式で理解していきたい人には、大変読みやすいと思います。

コード例などはありませんが、アルゴリズム図などは細かく挿入されてあって、そこからでもコードに起こすことができます。