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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