11. 自然言語処理(NLP)のオススメ本はこれ!ーまずは『自然言語処理の基本と技術』から

AI学習ダイアリー
やっぱ、本だよね。

「数式がない

というamazonカスタマーレビューにひかれて、
自然言語処理の基本と技術
を読んでみた。(*1)

これは数時間で読める。最初の一冊にいい!

「1-5 自然言語処理の参考書籍 ・記事」に、
「自然言語処理を独習したい人のために」
という首都大学東京のサイトが紹介されている。

このサイトで、2019年10月現在、

自然言語処理を勉強したい理工系の学生・エンジニアの人は、以下の本を推薦します。

として、

  1. 自然言語処理(放送大学出版)
  2. 言語処理のための機械学習入門
  3. 深層学習による自然言語処理
  4. Python 機械学習プログラミング 第2版
  5. Python によるデータ分析入門

の5冊が挙げられていた。

首都大学東京って聞いたことはないが、
信用できるサイトと踏んだ。
なので、4以外ぜんぶ買った。(*2)

1.『自然言語処理(放送大学出版)』

講義(ラジオ放送)のテキスト。

まず、内容よりも気になるのは、
放送大学ってなんなん?
ということで、ホームページをチェックしたら、
放送メディアを使った、れっきとした大学で、
単科入学もできるらしい。
これ以外にも数学や統計学の科目もあり、おもしろそうだ。
(半年有効 入学金7千円、学費 1科目2単位11,000円 x 科目数)

本の内容はAI本ではなく、
自然言語処理の文系サイドからの説明だ。

2.『言語処理のための機械学習入門

2010年8月5日初版の古い本

評価が高いが、コードで実装するのではなく、
数学でしくみを説明する、いちばん苦手なタイプの本。

いつかこの本読める日が来ればいいな。
来るかどうかわかんないけど。

50代文系出身者には超ハードな一冊。

3.『深層学習による自然言語処理

プロフェッショナルシリーズだから、ね。

この本が学習のメインになる(はずだった)。
でも、
kindle(amazon の電子書籍)で購入し、
中身を見てがっくり。

ガチの数学で、2よりはるかにむずかしい。

この本では一歩も前に進めそうにないので、
ゼロから作るDeep Learning 2ー自然言語処理編』と、

①と違ってカラーになった!

昨年11月に買った
詳解ディープラーニング第2版〜TensorFlow/Keras・PyTorchによる時系列データ処理〜

自然言語処理のディープラーニング本!

をメインに学習を進めたい。(*3)

5.『Python によるデータ分析入門

電話帳並みに分厚い!

キカガクの長期コース(*4)で、

「多分、この外部ライブラリをいちばんよく使う」

と言われたpandasの解説本(Numpy やmatplotlibの解説もある)。
ゼロから作るDeep Learning』の1章でも勧めていた一冊で、

やっぱり、これ。

NLPだけでなく機械学習全般額対象。

自然言語処理のWebアプリづくりを、
キカガク長期コースの課題に選んだ。

短期間で成果を出さないといけないので、
AI学習と同じ轍を踏まないようにしたい。

*1 この本の内容は、こちら
*2 すでに学習し始めている『Python ではじめる機械学習』で代用する。
*3 このサイトでは『深層学習による自然言語処理』を読んでから、『ゼロから作るDeep Learning 2ー自然言語処理編』に進むのを勧めているが、これは理工系の学生・エンジニアへのアドバイスである。決して50代文系出身者がうのみにしてはいけない。
*4 キカガクの長期コースの説明は、こちら

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