★自然言語処理の基礎からトレンド技術まで一から把握！実務で役立つ前処理・精度向上手法のテクニックも多数ご紹介
●目的別でわかる！各処理手法とアプリケーションを実現する上で必要不可欠な技術
●ハンズオンで学ぶ！文書分類モデルの作成方法
⇒例題を基に、データの準備や前処理、ファインチューニング設定等、
豊富なソースコードと併せて順を追って解説していきます。
●処理精度向上に直結！実務で役立つ「前処理」と実装の手法
⇒固有名詞の扱いは？表記揺れの対策は？役に立つツールやライブラリの紹介など
●アプリケーション別の研究開発動向や応用例
⇒データ不足や教師データに無い未知語への対応、分野特有の固有表現認識、
データセットの活用方法など、実務で突き当たる課題へのアプローチを提案
基本情報【書籍】自然言語処理技術 2020年3月発刊
発刊 2020年3月18日 定価 40,000円 + 税
体裁 B5判 180ページ ISBN 978-4-86502-182-0
【執筆者一覧（敬称略）】
●鈴木潤（東北大学）
●土屋誠司（同志社大学）
●本橋和貴（Konduit（株））
●高橋寛治（Sansan（株））
●田村晃裕（愛媛大学）
●山田育矢（（株）Studio Ousia）
●荒木健治（北海道大学）
●森信介（京都大学）
●渡邉信一（宇都宮大学）
●原 紳（宇都宮大学）
●水本智也（フューチャー（株））
●清水武（（株）CINC）
| 価格情報 |
定価 40,000円 + 税 【早期割引にて申込受付中】35,000円 + 税 ※2020年3月26日まで |
|---|---|
| 価格帯 | 1万円 ~ 10万円 |
| 納期 |
お問い合わせください
※午後3時までのお申込みで当日発送 |
| 用途／実績例 | 第１章 導入～自然言語処理の基礎からトピックの話題 第２章 所持データ＆目的に応じた手法の選定 １．意味理解 ２．単語や話題の抽出 ３．文書分類 ４．文書要約 ５．情報検索 ６．雑談対話 第３章 ハンズオンで学ぶ文書分類モデルの作成とツールの利用方法 第４章 前処理の種類及び実装手法～処理精度向上に繋げるための登竜門 第５章 アプリケーション別の応用例と活用への提案 第１節 ディープラーニング技術を用いたニューラル機械翻訳 第２節 質問応答技術の開発動向と応用事例 第３節 自然言語処理技術を用いた雑談対話技術 第４節 機械学習に基づく固有表現認識 第５節 感情分析を用いたクチコミ判別支援システムの開発 第６節 第二言語学習者のための文法誤り訂正～訂正技術・学習用データと性能評価方法 第７節 日本語センテンスを対象とした感情分類器の開発 |
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