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日本語テキスト解析処理を快速プログラミング！単語/文書の分類、機械翻訳などを実装。
自然言語処理は、検索エンジン、自動要約、機械翻訳、音声認識などで利用される技術です。
PyTorchでは、特にTransformersというBERT系モデルを提供することで、より簡単にBERTを利用できるようになっています。
本書では、自然言語処理で特に重要なディープラーニング技術であるword2vec、LSTM、seq2seq、そしてBERTを取り上げます。
まず第1章でPyTorchの基本を説明します。
そのあと各技術の考え方を説明し、PyTorchを使ったそれぞれのプログラミング手法を解説します。
それらのプログラミングでは、以下のことなどを目的にしています。
・単語や文書の類似度を測る・文章内の単語の品詞を分類する・日英の機械翻訳を実行する・文書を分類する・質問/回答タスクを実行する【本書の構成】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※本書の内容はPython/PyTorch/機械学習の基本事項を理解されていることを前提としています。