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「自然言語処理」を学びたい人におすすめの良書、10冊はこちらです

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自然言語処理」とは、コンピュータが言語を扱うようにするための技術の総称です。

コンピュータで扱えるようになることで、

  • 大量の言語データの中から知識を獲得できる
  • 翻訳・通訳をしてくれる
  • コンピュータと人間が自然に会話できるようになる

など、私たちの生活をより便利にしてくれます。

 

とはいっても、コンピュータで言語を扱うにはいくつかの困難な点があります。

  • 言葉は日々変化している
  • 言語を理解するには、言葉だけでなく文法も必要
  • 1つの単語は文脈によって違った意味になる(多義性)

などのように、難しい半面、おもしろい分野となっています。

 

自然言語処理はアカデミアだけでなく、ビジネス分野でも盛りあがっています。

近年の機械学習の進展ともあいまって、大きな進歩が起きようとしています。

そこで本記事では、

  • 自然言語処理とは?といった初学者向けのもの
  • 様々な方法を網羅的に学べるもの
  • 深層学習(ディープラーニング)を用いた自然言語処理の解説書

など、自然言語処理を学ぶための良書をご紹介します。

 

本記事の概要

「自然言語処理」を学びたい人におすすめの良書、10冊はこちらです

 

1冊目はこちら 【自然言語処理の全体像をつかみたいあなたはこちら】

自然言語処理の基本と技術 (仕組みが見えるゼロからわかる)

自然言語処理の概要から基礎知識からはじまり、応用分野として機械翻訳・情報検索・Webでの自然言語処理について解説されています。

自然言語処理の限界や課題も説明されていて、自然言語処理の全体像をつかむのに最適な教科書としても活用できる1冊です。

教科書としてはこちらもございます↓

 

 

 

 

2冊目はこちら 【自然言語処理の各解析方法をサクッと理解したいあなたはこちら】

自然言語処理の基礎

自然言語処理には形態素解析・構文解析・意味解析・文脈解析などの個別技術があります。

本書はこれらを網羅していているだけでなく、応用として機械翻訳・テキスト処理・情報検索・テキスト分類・情報抽出・テキスト要約・質疑応答などがサクッと解説されています。より詳しく学ぶための書籍紹介もあり、参考になります。自然言語処理が1冊にギュッと凝縮された良書です。

こちらもございます↓

 

 

 

 

3冊目はこちら 【自然言語処理の基礎と応用、解説とアルゴリズムなど学べる1冊です】

自然言語処理概論 (ライブラリ情報学コア・テキスト)

本書は、自然言語処理の解析手法について、系列の解析・構文の解析・意味の解析・文脈の解析などわかりやすく解説されています。

加えて応用面の内容として、ニューラルネットワークの利用、情報抽出と獲得、情報検索、トピックモデル、機械翻訳、対話システムといった話題について説明されています。

解説や定式化とともに、わかりやすい図や表、アルゴリズムなどを随時参照することができ、理解を促進してくれます。こちらも自然言語処理をギュッと凝縮した1冊です。

詳しくはこちらの記事にもございます↓

「自然言語処理」の基礎から応用まで、全体像をサクッと学びたいあなた、こちらはいかがでしょうか。ディープラーニングもあります

こちらもございます↓

 

 

 

 

 

 

 

4冊目はこちら 【自然言語処理のわかりやすい教科書です】

自然言語処理 (放送大学教材)

こちらは放送大学の自然言語処理の教科書です。教科書なので自然言語処理の全体を適度な量でまとめられています。

また各章の最初に目標&ポイントとキーワードが挙げられていて独学しやすく工夫されています。

文字列・テキスト処理の基礎から、コーパスの使い方、系列解析、意味解析、構文解析、文脈解析などの解析手法の説明から、情報抽出・知識獲得、情報検索、対話システム、機械翻訳などの応用面もサクッと学ぶことができる1冊です。

こちらもございます↓

 

 

 

 

5冊目はこちら 【言語処理の基本技術の詳細をシッカリ学べる1冊です】

言語処理のための機械学習入門 (自然言語処理シリーズ)

本書は、自然言語処理を本格的に学びたい初学者に最適の1冊です。まず自然言語処理で必要となる数学的な内容からはじまり、文書や単語の数学的表現が丁寧に説明されています。

加えて、様々なクラスタリングや分類問題、系列ラベリングなどの応用が多様なアルゴリズムとともに解説されています。

さらに自分で実験する際に困らないように、実験の仕方が説明されており、実験の仕方、評価の仕方など必須の知識も学ぶことができます。ツールを使うだけでなく自分で実装したい、といった本格的に学びたい初学者に特におすすめの本となっています。

より専門的な内容としてはこれらもございます

 

 

 

 

 

6冊目はこちら 【自然言語処理をトピックごとにサクッと概観できる1冊です】

岩波データサイエンス Vol.2

本書は岩波データサイエンスシリーズの第2巻で、統計的自然言語処理の特集号です。

ことばをモデル化する方法とは?からはじまり、言葉の個性をとらえるトピックモデル、コンピュータに単語の意味を教えるには?自然言語の意味に対しての2つのアプローチ、機械翻訳の現在と未来といった、興味深いトピックが解説されています。

自然言語処理ってなに?という方から、自然言語処理の全体像をつかみたい方、短時間で自然言語処理のトピックの概要を掴みたい方など、効率的に全体像とトピックを概観するのに最適の本となっています。

基本の基本から丁寧に解説されていて、初学者でもわかりやすい良書です。

 

 

 

 

 

 

ここからは、実装しながら学んでいきたい方向けに、プログラミング言語別にご紹介します。

 

7冊目はこちら 【「Python」で自然言語処理ならこちら】

入門 自然言語処理

本書は自然言語処理を Python で手を動かしながら学べる1冊です。

言語処理の基本的なとことから、テキストコーパスなどの語彙資源へのアクセス、生テキストの処理、単語の分類とタグ付け、テキスト分類の学習、テキストからの情報抽出、文構造の分析、文の意味解析など、自然言語処理の技術をシッカリ学ぶことができます。

また、日本語自然言語処理の方法なども1つ1つ丁寧に解説されており、学術やビジネスで使いたいあなたの参考にもなるのではないでしょうか。

こちらもございます↓

 

 

 

 

 

8冊目はこちら 【「PHP」で自然言語処理ならこちら】

自然言語処理と機械学習入門

本書は、PHPで自然言語処理を PHP で手を動かしながら学べる1冊です。

自然言語処理の基礎として、PHPで英語の文章と日本語の文章の単語分割や形態素解析ソフト”MeCab”の説明があります。次に応用としてテキストマイニングのための実装が説明されています。

また、ベイジアンフィルタという機械学習アルゴリズムも学べ、文書分類などの実装も学べます。

開発環境やデスクトップ環境の準備や支援ツールの説明もあり、初学者でもしっかりついていけるように工夫された1冊です。

こちらもございます↓

 

 

 

 

9冊目はこちら 【「Ruby」で自然言語処理ならこちら】

恋するプログラム―Rubyでつくる人工無脳 (プレミアムブックス版)

本書は「人工無脳」をつくることを通じて、Rubyのプログラミングも同時に学べる1冊です。

人工無脳とは、いわゆる会話するプログラムのことです。会話といっても会話の意味を理解しているわけではないので、”無脳”という言葉が使われています。

人工無脳を自作してみよう!というのが本書のコンセプトで、自然言語処理でも使われる形態素解析や文章の自動作成など、手を動かしながら学ぶことができます。なにかを作りながら学びたいあなたにもおすすめの1冊となっています。

こちらもございます↓

 

 

 

 

 

 

10冊目はこちら 【「Java」で自然言語処理ならこちら】

Deep Learning Javaプログラミング 深層学習の理論と実装 (impress top gear)

こちらは深層学習(ディープラーニング)のアルゴリズムを Java で実装しながら学べる1冊です(自然言語処理が中心の本ではありません)。

ディープラーニングの研究が活発な分野として自然言語処理が挙げられています。リカレントニューラルネットワークや長期記憶などを駆使しながら、ディープラーニングの応用と実用化を目指すあなたにも最適の本となっています。

こちらもございます↓

 

 

 

 

 

というわけで、今回は自然言語処理を学びたいあなたにおすすめの良書、10冊をご紹介しました。

 

 

 

こちらもございます↓

やってみよう テキストマイニング ―自由回答アンケートの分析に挑戦! ―

コーパス入門 (講座 日本語コーパス)

コーパスと自然言語処理 (講座日本語コーパス)

ベーシックコーパス言語学

自然言語処理のための深層学習

ゼロから作るDeep Learning ❷ ―自然言語処理編

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)

自然言語処理と深層学習 C言語によるシミュレーション

やさしく学ぶ 機械学習を理解するための数学のきほん アヤノ&ミオと一緒に学ぶ 機械学習の理論と数学、実装まで

ディープラーニングがわかる数学入門

前処理大全データ分析のためのSQL/R/Python実践テクニック

画像認識 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)

詳解 ディープラーニング ~TensorFlow・Kerasによる時系列データ処理~

PythonとKerasによるディープラーニング

機械学習スタートアップシリーズ Pythonで学ぶ強化学習 入門から実践まで (KS情報科学専門書)

PyTorchニューラルネットワーク実装ハンドブック (Pythonライブラリ定番セレクション)

Natural Language Processing with PyTorch: Build Intelligent Language Applications Using Deep Learning

 

 

 

こちらの記事もございます↓

「テキストマイニング」の記事のまとめはこちらです

 

「多変量解析」の記事のまとめはこちらです

 

「アンケート調査」をしたいあなたにチェックしてほしい良書、8冊はこちらです

 

「線形代数」と「プログラミング」を両方学びたいあなた、同時に学べる効率的なこちらはいかがでしょうか【行列プログラマー:Pythonプログラムで学ぶ線形代数】

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