自然言語処理について知りたい人のために、おすすめの本などを紹介します。
自然言語処理（Natural Language Processing：NLP）とは、AIが人間の言葉を理解し、生成し、活用する技術です。文章の翻訳、感情分析、チャットボットなどに応用され、私たちの生活やビジネスをより便利にしています。言葉とテクノロジーをつなぐ最前線の技術です。
まずはじめに、自然言語処理がわかる本のおすすめ5選を紹介します。
もっと探したい人のために、注目の新刊、ロングセラー本など（目次を参照）を紹介します。
あなたは、次のどれに当てはまりますか？
- AIや機械学習の研究者：自然言語処理（NLP）の理論や最新の研究成果を深く学びたい人。
- ソフトウェアエンジニアやデータサイエンティスト：自然言語処理を利用したアプリケーションやアルゴリズムを開発したい人。
- 学生や初心者：自然言語処理の基本的な概念や実践的なスキルを習得したい人。
- スタートアップの起業家：自然言語処理を活用して革新的なサービスやプロダクトを創出したい人。
- 企業のAI導入担当者や技術リーダー：自然言語処理技術を活用した業務改善やビジネス戦略を考えたい人。
- 翻訳業界のプロフェッショナル：NLPを活用して効率的な翻訳作業を実現したい人。
- マーケティング担当者：自然言語処理を活用して、顧客データの分析やパーソナライズされたコンテンツを作成したい人。
- 教育分野の研究者や実務者：自然言語処理を応用して教育支援ツールや教材を開発したい人。
- ライターやコンテンツ制作者：文章生成やテキスト要約を効率化するためにNLPを活用したい人。
- コンサルタントやビジネスアナリスト：自然言語処理技術の導入効果やリスクをクライアントに提案したい人。
- 法務や医療分野の専門家：文書解析やデータ抽出など、専門分野での応用を考えている人。
- 感情分析やカスタマーサポートに関心がある人：顧客レビューや問い合わせデータを分析し、サービス改善に活かしたい人。
- 自然言語処理を使ったデータ分析に関わる人：大量のテキストデータを効率よく分析し、洞察を得たい人。
- 研究者や教育者：自然言語処理の知識を教えたり、研究を進めるための情報を得たい人。
- 一般消費者や興味を持つ人：日常的に使うアプリケーション（ChatGPTなど）の仕組みを理解したい人。
- 倫理やAI社会影響を研究する人：NLP技術が社会や倫理に与える影響を評価したい人。
あなたの興味関心にあった本をみつけて、読んで学んでみましょう！
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おすすめ5選）自然言語処理の本
自然言語処理がわかる本のおすすめ5選を紹介します。
自然言語処理の教科書
書籍情報
ポチップ
普遍的な知識・技術を解説する自然言語処理の「教科書」
深層学習の登場により、人工知能分野の技術が広く注目されています。
特に自然言語処理は、我々の生活の中に深く浸透してきました。
例えば検索システム、SiriやAlexaなどの音声対話システム、DeepLといった機械翻訳が挙げられます。
いまや多くの企業や研究機関が、自然言語処理を用いた様々なプロジェクトを進めています。本書はどの時代の自然言語処理にも必要となる技術について解説します。
新しい技術が次々と生み出されていく中で、自然言語処理の実装に関する知識は古びてしまう可能性を孕んでいますが、本書では自然言語処理システムの開発で必要となる普遍的な知識を中心に掲載します。解説の特色として、はじめに開発方法やデータ、評価基準など自然言語処理システムの開発全体に関する内容を載せます。
amazon.co.jp書籍情報より引用
続いて自然言語処理のタスク別に各システムの開発について取り上げ、どのような方針で設計するか、必要となってくる技術は何かを伝えます。
最後に、類書でほとんど取り上げられていないにもかかわらず自然言語処理システムの構築には欠かせない知識となる辞書やコーパスの構築方法についても解説します。
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自然言語処理〔三訂版〕
書籍情報
ポチップ
日本語や英語などの自然言語は人間の知的活動の根幹をささえるメディアである。
自然言語のコンピュータ処理に関する研究・技術分野を自然言語処理と呼ぶ。
近年のコンピュータおよびニューラルネットワークの進展とともに自然言語処理技術は劇的に進展し、ウェブサーチ、対話システム、機械翻訳などの応用システムが我々の日常に浸透しはじめている。本書では、自然言語の性質、コンピュータで処理するアルゴリズム、難しさ等を理解する。
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これによって、自然言語処理の応用システムを健全に利活用する能力を身につける。
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IT Text 自然言語処理の基礎
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ポチップ
深層学習をベースとした自然言語処理の基礎が体系的に身につく!
本書は、深層学習に基づく自然言語処理の基礎となる知識や考え方を、丁寧に展開し解説するものです。
自然言語処理技術の概観から始め、機械学習の基本的枠組み、言語モデル・系列変換モデルとして非常に有用なTransformerとそれを活用した事前学習モデルの詳解、さらに自然言語処理の基本的なタスクである系列ラベリング、構文解析、意味解析と、自然言語処理を学ぶうえで必須の基礎知識や背景となる仕組みを幅広くカバーし、体系的に身につけることができる構成としました。
大学の学部上級から大学院の学生、さらには自然言語処理を学び始めた若手技術者にお薦めの教科書です。
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ゼロから作るDeep Learning (2) 自然言語処理編
書籍情報
ポチップ
コンピュータの専門書としては異例の大ヒットを記録した『ゼロから作るDeep Learning』の続編。
第2弾の本書では、自然言語処理や時系列データ処理に焦点を当て、ディープラーニングを使ってさまざまな問題に挑みます。word2vecやRNN(リカレントニューラルネットワーク)、LSTMやGRU、seq2seqやAttention……ディープラーニングを支えるこれら最先端の技術を実装レベルでマスターできます。
前作同様、やさしい言葉で分かりやすくをモットーに、高度に見える技術の裏側をじっくり説明し、実際に作ることで理解を深めます。
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最後までコンセプトは変わらない。ゼロから作る!
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大規模言語モデル入門
書籍情報
ポチップ
コンピュータが言語を理解するしくみ
ChatGPTに代表される大規模言語モデルが自然言語処理の幅広いタスクで高い性能を獲得し、大きな話題となっています。
大規模言語モデルは、大規模なテキストデータで訓練された大規模なパラメータで構成されるニューラルネットワークです。
2020年以降、自然言語処理や機械学習の知見をもとに、パラメータ数とテキストデータの拡大により、性能が飛躍的に向上しました。Hugging Face社の""transformers""というPythonライブラリを利用することで、プログラミングの経験があれば、モデルの操作やデータからの学習がかんたんにできます。
モデルを訓練するための日本語もしくは日本語を含む多言語のデータセットも充実してきており、すぐに業務に使える実用的なモデルを作ることが可能な時代がやってきました。本書は、大規模言語モデルの理論と実装の両方を解説した入門書です。
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大規模言語モデルの技術や自然言語処理の課題について理解し、実際の問題に対処できるようになることを目指しています。
以下のような構成によって、理論とプログラミングの双方の側面から、大規模言語モデルに関する情報を提供します。
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注目の新刊）自然言語処理の本
自然言語処理がわかる本の注目の新刊を、2冊、紹介します。
IT基礎教養 自然言語処理＆画像解析 生成AIを生み出す技術
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ポチップ
「AIはどのように人間の言葉を理解し、どのようにコンテンツを生成するのか？」
生成AIが日常生活や仕事の現場に溶け込みつつある今、誰もが思うであろう疑問に、深く丁寧にやさしく答えるのが本書です。
いわゆる文系パーソンや非エンジニアにとっては馴染みの少ないトピックが多めかもしれませんが、技術的な部分は図解や注釈をふんだんに用いてボリュームを割いて解説しています。また、実際に文章分類問題や画像解析問題を解くパートでは、実際の挙動が確かめられるPythonのコードをGoogle Colaboratory上に用意。
Webブラウザ上でボタンを押すだけで実行結果を確認できます。座学と実践の両軸から深いレベルで学べるため、読後は知的好奇心が満たされ、かなりの高揚感が得られるはずです。
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ことばの意味を計算するしくみ 計算言語学と自然言語処理の基礎
書籍情報
ポチップ
本書は、ChatGPTで周知となった「ことばのテクノロジー」としての自然言語処理と、哲学・数学・論理学から「ことばをサイエンスする」計算言語学との架け橋となる教科書である。
どちらの世界も知り尽くした第一線の若手研究者が基礎から最先端までを妥協なしに書き上げた。
骨太だが、豊富な例とかみ砕いた説明が読者の背中を押してくれる。生成AIを作る人使う人はもちろん、「ことばを数学する」と聞いて心がざわつくようなすべての人に届けたい。
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ロングセラー）自然言語処理の本
自然言語処理がわかる本のロングセラーを、8冊、紹介します。
実践 自然言語処理 実世界NLPアプリケーション開発のベストプラクティス
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ポチップ
自然言語処理(Natural Language Processing:NLP)の本格的な実践書。
過去10年間で起きたブレークスルーにより、NLPは小売、医療、金融、法律など、さまざまな分野での利用が増えてきました。
急速に利用が拡大する中で、産業界でNLPを使ったシステムを構築するのに必要な知識を学べる講座や書籍は不足していました。本書を読むことで、NLPの要素技術やSNS、Eコマース、医療、金融といった具体的なビジネスへの適用方法に加えて、NLPシステムを開発するためのベストプラクティスを詳しく学べます。
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機械学習・深層学習による自然言語処理入門 scikit-learnとTensorFlowを使った実践プログラミング
書籍情報
ポチップ
「日本語」のデータで、「今の自然言語処理」をイチから学ぶ!
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本書は、自然言語処理について初歩から学べる書籍です。
プログラミングについては、なんらかのプログラミング言語を使ったことのある開発者を対象に書いています。
自然言語とは、私たち人間が日常的に読み書きしたり、話したりするのに使っている言語のことです。
そして、自然言語で書かれたテキストデータをコンピュータで処理するための技術を自然言語処理と呼びます。
自然言語処理によって実行できるタスクの代表的な例としては、自動翻訳や質問応答、対話などがあります。
本書では、この自然言語処理について、今まで学習したことがない人でも学べるように、基礎から解説しています。
自然言語をコンピュータで処理するために、事前にどのような処理をしておくのか、どのように単語や文章を解析するのか、自動翻訳などのタスクを実行させるためにどのような処理を行うのか、などについて、やさしく説明していきます。
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
書籍情報
ポチップ
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。
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15Stepで踏破 自然言語処理アプリケーション開発入門
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ポチップ
◆◆ PythonとKerasで基礎から一巡 ◆◆
本書のゴールは自然言語、とりわけ日本語を扱うサービスやアプリケーションを開発できるようになることです。
そのために欠かせない「機械学習」と「深層学習」について、しっかり解説します。ただし、難解な理論や数式は大胆にスキップ。
エンジニアの実務に役立つ知識に絞り、独自に15の学習ステップを体系化しました。
数値計算にNumPy、形態素解析にMeCab、機械学習にscikit-learn、ディープラーニングにKeras等を使い、Pythonのコードを記述し動かしていきます。何らかのプログラミング経験のある方なら、無理なく読めると思います。
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入門 自然言語処理
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ポチップ
自然言語処理（NLP：Natural Language Processing）の実践的な入門書です。
「自然言語」とは、英語や日本語など人々が日常のコミュニケーションで使う言語のことで、NLPに基づく技術は、モバイル端末におけるテキストの予測や手書き文字認識、検索エンジンにおける統一されていないテキスト内の情報取得、機械翻訳においてはある言語で書かれたテキストの分析と多言語への変換など、広範囲に活用されるようになってきています。
本書では、NLPの理論的な基礎、理論、応用をバランスよく解説。
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本書の例から学び、実際のプログラムを書き、そして実装することを通して、読者はNLPを始めるための実用的な知識と技術を得られるでしょう。
コピペで簡単実行! キテレツおもしろ自然言語処理 PythonとColaboratoryで身につく基礎の基礎
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ポチップ
Python自然言語処理を、遊びながら学ぼう!
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「面白さ」と「学び」がひとつに詰まった入門書!
本書は、プログラミング言語Pythonによる自然言語処理を、「面白さ」「ユニークさ」を追求したサンプルプログラムで学べる入門書です。
●「オレ ニク タベル ウマイ! 」原始人語の翻訳機を作ろう
●メロスはいつまで激怒していた? 原作から心情を分析!
●あの文豪が新作を書いたら? 架空の小説を執筆しよう
●コンピューターは「群馬」と「栃木」の違いを見分けられるのか?
●「ナミ」と「フネ」から「サザエ」は生まれる? 子どもの命名AIを作ろう
●AIが三国志を読んだら、武将たちのライバル関係を理解できるのか?
●「赤の他人」の反対は「白い恋人」? あらゆる対義語を自動生成しよう
プログラムは、すべて実行ボタンひとつで簡単に動くため、プログラミングに慣れていなくても、すらすら読み進められます。
また本書では勉強にはつきものの、難しい専門用語の解説や、複雑な数式の説明は登場しません。
まずは、奇想天外なサンプルを動かして、楽しく遊んでみてください。
勉強をしているつもりはなくても、いつの間にか、基本的な知識や、分野の全体像が身についているはずです。
自然言語処理の基本と技術
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ポチップ
Webやクラウド上の膨大な文字情報の中から、「意味のある」情報だけを取り出して活用したい、文脈を読んで最適な文章を自動的に作成して欲しい……
そんな夢のような技術がすでに一歩ずつ現実のものとなろうとしています。ハードウェア&ソフトウェアの高度化、高速化に伴い「自然言語処理」と呼ばれる「人間の言葉をコンピュータに理解させ、活用させる、結果を返させる」テクノロジーが実用化のレベルまで到達しつつあるのです。
本書は、この未来に不可欠となるに違いない自然言語処理の、技術的、ビジネス的基礎知識をくまなくコンパクトに図解した一冊です。
著者陣もそれぞれの分野の第一線で活躍するエキスパート揃い!
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世界を大きく変えるであろうテクノロジーに一歩近付いてみませんか?
作ってわかる! 自然言語処理AI BERT・GPT2・NLPプログラミング入門
書籍情報
ポチップ
最新の自然言語処理(NLP)では、Transformerという種類のニューラルネットワークが使われるようになりました。
TransformerはBERTやGPT2などのAIで採用され、NLP技術にブレークスルーをもたらしましたが、その特徴は、高い性能とさまざまな用途に使える汎用性の高さにあります。本書では、Transformerの構造を理解するためにBERTとGPT2を一から実装し、またNLPプログラムを作成するために必要となる、Transformerを拡張して応用AIを作成する方法を紹介します。
Transformerの実装では、Transformerの中心となるSelf-Attention層の作成やテキストのエンコード方法など、最も基礎的な部分から、Pythonのコードをもとに解説をしています。
また、学習では、事前学習と特定のタスクに向けたファインチューニングという、Transformerに特徴的な2段階のステップを、両方とも行います。
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ニューラルネットワークの実装は、TensorFlow 2を利用します。
自然言語処理によくある質問と回答
自然言語処理について、初心者からよくある質問と回答を５つ紹介します。
自然言語処理（NLP）とは何ですか？
回答: 自然言語処理は、コンピュータが人間の言語を理解し、解釈する技術です。
この技術を用いて、テキストデータから情報を抽出したり、言語データを生成したりすることが可能です。
自然言語処理の主な応用例は何ですか？
回答: 自然言語処理の応用例には、機械翻訳、感情分析、チャットボット、音声認識、テキスト要約などがあります。
これらの技術は、日常生活やビジネスの多くの側面で利用されています。
自然言語処理で使われる主な技術は何ですか？
回答: 自然言語処理で使用される主な技術には、トークン化、品詞タグ付け、構文解析、意味解析、機械学習が含まれます。
特に、ディープラーニングは近年、テキストの分類、感情分析、言語生成に広く用いられています。
自然言語処理の難しさは何ですか？
回答: 自然言語処理の難しさには、言語のあいまいさ、文脈の依存性、皮肉や比喩の理解が挙げられます。
これらの要素は言語が持つ複雑性を反映しており、コンピュータにとって正確に解釈することが難しいです。
自然言語処理のためのプログラミング言語やツールは何がありますか？
回答: 自然言語処理のためのプログラミング言語にはPythonが一般的です。
PythonにはNLTK、SpaCy、TensorFlow、PyTorchなど、自然言語処理をサポートする多くのライブラリがあります。
自然言語処理のスキルが活かせる職種とは？
「自然言語処理（NLP）」に関する知識や経験を活かして担当できる仕事として、以下のような職種や役割が考えられます。
- 自然言語処理エンジニア
- NLPアルゴリズムを活用したシステムの設計・開発を担当。
- テキスト要約、感情分析、チャットボットなどのアプリケーションを構築。
- データサイエンティスト（NLP専門）
- テキストデータを用いたデータ分析やモデル構築を行い、ビジネスインサイトを提供。
- テキストマイニングや情報抽出を基に意思決定を支援。
- AIリサーチャー（NLP分野）
- NLPの新しい技術やモデルの研究を行い、言語処理の精度向上を目指す。
- 自然言語処理における最新技術の開発と論文執筆。
- プロンプトエンジニア
- 大規模言語モデルを利用したNLPプロジェクトで最適なプロンプト設計を行う。
- モデルの応答精度を高めるためのプロンプトチューニングを担当。
- 音声認識エンジニア
- NLP技術を活用した音声認識システムの開発や最適化を担当。
- 音声データをテキストに変換するモデルのトレーニングと改善。
- 機械翻訳エンジニア
- 自然言語処理を活用して、高品質な自動翻訳システムを構築。
- 多言語対応モデルの開発やカスタマイズを担当。
- チャットボット開発者
- NLPを活用したインタラクティブなチャットボットを設計・構築。
- カスタマーサポートや教育用ツールに適したシステムを開発。
- 検索エンジン最適化（SEO）スペシャリスト
- 検索エンジンのアルゴリズムやNLPを活用し、コンテンツの最適化を行う。
- 意味検索やクエリ最適化を基にした戦略を提供。
- 教育コンテンツ開発者（NLP技術応用）
- NLPを用いた教育アプリや学習支援システムを開発。
- 学習者のニーズに合わせたパーソナライズされた教育体験を提供。
- テクニカルライター（NLP分野）
- NLP技術やシステムに関する技術文書、マニュアル、APIドキュメントを作成。
- NLPの応用例や使い方を分かりやすく説明。
自然言語処理の知識や経験は、AIの研究開発、製品化、運用、教育、データ分析など多岐にわたる分野で活用され、言語を介した効率的なコミュニケーションと情報活用を支える仕事に役立ちます。
まとめ
自然言語処理について知りたい人のために、おすすめの本を紹介しました。
まずはじめに、自然言語処理がわかる本のおすすめ5選を紹介しました。
もっと探したい人のために、注目の新刊、ロングセラー本など（目次を参照）を紹介しました。
あなたの興味関心にあった本をみつけて、読んで学んでみましょう！
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