word2vec/LSTM/seq2seq/BERTで日本語テキスト解析! -- impress top gear --
新納浩幸 /著   -- インプレス -- 2021.3 -- 24cm -- 243p

資料詳細

タイトル PyTorch自然言語処理プログラミング
副書名 word2vec/LSTM/seq2seq/BERTで日本語テキスト解析!
シリーズ名 impress top gear
著者名等 新納浩幸 /著  
出版 インプレス 2021.3
大きさ等 24cm 243p
分類 007.636
件名 自然言語処理 , 深層学習 , プログラミング(コンピュータ)
注記 欧文タイトル:Natural Language Processing Programming with PyTorch
注記 索引あり
著者紹介 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)
要旨 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。
目次 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
ISBN(13)、ISBN 978-4-295-01113-2   4-295-01113-4
書誌番号 1113862277
URL https://opac.lib.city.yokohama.lg.jp/winj/opac/switch-detail.do?bibid=1113862277

所蔵

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所蔵館 所蔵場所 別置 請求記号 資料区分 状態 取扱 資料コード
中央 4階自然科学 Map 情報科学 007.6 一般書 利用可 - 2070425397 iLisvirtual
神奈川 公開 情報科学 007.6 一般書 貸出中 - 2070464139 iLisvirtual
都筑 公開 情報科学 007.6 一般書 貸出中 - 2070389463 iLisvirtual