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ディープラーニングによる自然言語処理の基礎から応用までコードを動かしながら学べる書籍です。文書分類、評判分析、固有表現認識の3つの実践的なタスクを通じて、ディープラーニングによる自然言語処理を理論と実装の双方の側面から学ぶことができます。
■基礎から最先端のBERTまでを解説
ディープラーニングのモデルとして、bag-of-embeddings、CNN、LSTM、BERTの4つを解説しています。
基礎的なモデルから最先端のBERTまでを一冊で学べます。
■Pythonライブラリ「AllenNLP」を使ったモデル開発
ディープラーニングによる自然言語処理のためのPythonライブラリ「AllenNLP」を使えば、JSON形式の設定ファイルを書くだけで、一からプログラミングせずに自然言語処理のモデルを簡単に実装することができます。本書では、AllenNLPを使用したモデルの実装の方法について、基礎から丁寧に解説します。
■日本語のデータセットを使用
日本語のデータセットを使用して解説されており、作成したモデルをそのまま現場で使うことができます。
■Google Colabですぐに動かせる
解説に使用されているコードは、Google Colabを通じて、ウェブブラウザ上で環境構築なしですぐに動かすことができます。