内容紹介：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、翻訳や分類など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Ｔｒａｎｓｆｏｍｅｒｓ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：Ｔｒａｎｓｆｏｍｅｒｓ、　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。
ＢＥＲＴを知る・動かす・使いこなす。さまざまなサービスに応用可能なＢＥＲＴでの言語タスク解決法を、現役ＮＬＰ技術者が解説。データセットの処理→ファインチューニング→性能評価までの一連の流れを体験し、ＢＥＲＴを使いこなす力を手に入れよう。
もくじ情報：はじめに；ニューラルネットワークを用いた自然言語処理；ＢＥＲＴ；Ｈｕｇｇｉｎｇｆａｃｅ　Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒｓ；文章の穴埋め；文章分類；マルチラベル文章分類；固有表現抽出；文章校正；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基礎；付録Ｂ　Ｃｏｌａｂｏｒａｔｏｒｙの使い方