内容紹介：PyTorchの活用でより容易に実装できる！ディープラーニング技術を使った自然言語処理においてword2vec、LSTM、seq2seq、BERTは、重要な技術です。本書では、機械学習フレームワークのPyTorchを利用することで、それらのディープラーニング技術を使ったプログラムをより容易に実装する方法を解説します。本書で作成するプログラムは、「文章内の単語の品詞を分類する」「日英の機械翻訳を行う」「質問に対する回答を返す」ことなどを目的にしています。本書は、そうした自然言語処理システムの実装を試してみたいという方にとって格好の一冊です。
ディープラーニング技術を使った自然言語処理においてｗｏｒｄ２ｖｅｃ、ＬＳＴＭ、ｓｅｑ２ｓｅｑ、ＢＥＲＴは、重要な技術です。本書では、機械学習フレームワークのＰｙＴｏｒｃｈを利用することで、それらのディープラーニング技術を使ったプログラムをより容易に実装する方法を解説します。本書で作成するプログラムは、「文章内の単語の品詞を分類する」「日英の機械翻訳を行う」「質問に対する回答を返す」ことなどを目的にしています。本書は、そうした自然言語処理システムの実装を試してみたいという方にとって格好の一冊です。
もくじ情報：第１章　ＰｙＴｏｒｃｈの基礎；第２章　ｗｏｒｄ２ｖｅｃによる分散表現―単語をベクトルで表現；第３章　ＬＳＴＭによる時系列データ解析―文を単語の系列として解析；第４章　ｓｅｑ２ｓｅｑモデルによる機械翻訳―ある系列を別の系列に変換；第５章　事前学習済みモデルＢＥＲＴの活用―タスクに応じてモデルを調整；付録Ａ　プログラミング環境の構築（Ｗｉｎｄｏｗｓ）；付録Ｂ　本書で解説した主要プログラム集

新納　浩幸(シンノウ　ヒロユキ)
１９６１年生まれ。１９８５年東京工業大学理学部情報科学科卒業。１９８７年東京工業大学大学院理工学研究科情報科学専攻修士課程修了。現在、茨城大学工学部情報工学科教授、博士（工学）。専門分野は自然言語処理、機械学習、統計学など。２０１８年から言語処理学会理事を務める（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）