言語処理のための機械学習入門 の商品レビュー

奥村学【監修】,高村大也【著】

2024/06/30

数学的な議論を重視していて、本文中でも数式の証明を挟みつつ議論が展開される。

本書は、言語処理のための機械学習において使用されている数学的な知識をカタログ的に紹介しており、すでに機械学習に触れているような読者がこれを読んで数学的な理解を深めるといった点で役に立つのかもしれないが、本書によって言語処理のシステムが作れるようになることはないだろうと感じた。

上述の立場は最終章である6章『実験の仕方など』で分かりやすく、ここで初めてプログラムの実行とその評価方法などに触れている。関連する分野の研究室に所属する学生向けの書籍と捉えて差し支えないだろう。

2020/04/05

細かいアルゴ以外一通り読んだ．他の本でもいいかもと思う位読みづらい。
ただ、機械学習で出てくる用語がまとまっている点がよい．最初はエンティティ抽出分野の動向的な資料を読んでいる途中で出てきた用語を確認するのに辞書的に使うような使い方で読み始めた．知識と自然言語処理の繋がりが書かれている点がNLP初心者にとってはよい．

2016/05/17

全部読んだ(2016/05/17)
機械学習の入門書として非常に良い本だと思う。基本的な機械学習のアルゴリズムを学ぶことができ、上級書を読むための土台作りや橋渡しになっているはず。言語処理という応用に触れられていることや、随所にある例題の数値例があることで、よりわかりやすくなっている。この内容で2800円+(税)は安い。実際に実装/分析をする場合はさらに他の文献を読む必要がある。

・[1章 必要な数学的知識]はコンパクトにまとまっていてよい。とはいえ、ここに書いてある数学だけで2章以降を読むのはきつそう(特に凸最適化)。他の本を読んである程度知っている必要がある。
・[6章 実験の仕方など]があるおかげで、分析の仕方のイメージがし易く、専門外の人間にはありがたい。

2012/05/31

言語処理を機械学習でやりたい人はぜひ読むべき。
機械学習の詳細までは踏み込まないにも関わらず、ツボを抑えている。
おすすめ。

2019/06/02

[関連リンク]
『言語処理のための機械学習入門』を読んだ | ぱろすけのメモ帳: http://blog.parosky.net/archives/1838
これからはじめる人のための機械学習の教科書まとめ - EchizenBlog-Zwei: http://d.hatena.ne.jp/echizen_tm/20110209/1297272686

2012/01/25

クラスタリング以外を復習。引っかかりやすいところを丁寧に説明してくれてるし、必要十分な確率とか最適化の手法の説明とかがあってわかりやすい。絶対著者の人性格いい。

2011/10/02

自然言語処理の入門書。当該分野の全体像を押さえることができる。適度に数式を用いているので、数学嫌いでなければ非常に分かりやすいとおもう。

2011/07/28

８割くらい理解したと思う。内容は機械学習の入門者に最適だと思いました。私自身が入門しました。とくに，分類器として，ナイーブベイズ，SVM，カーネル，情報理論として，情報利得を分かりやすく知ることができました。オススメです。

2011/07/06

自然言語処理で使われる機械学習について解説されている本です。
分かりやすく、いい本であると思います。
ただ、内容的には入門ですが、最適化数学についての知識がある程度ないと理解するのは難しいと思います。

2011/05/20

修士の研究で自然言語処理（NLP)を使うことになりそうなので。
学部生で機械学習は一通り学んでいたので、機械学習という領域の復習としてザッと2日で流し読み。

次は同シリーズの『自然言語処理の基礎』を読む。

機械学習の初習者にはとても良い本だと思う。
機械学習の領域ではBishopさんのPRMLが定番の教科書だけれど、PRMLはちと高くて手が出せない、というひとにおすすめ。
1章に必要な数学的知識の解説が親切についているので、学部の最初の頃でも十分読めるんではないかな。
解いてはいないが、例題も章末問題も豊富だし、全ての問題に解答がついているというのも良心的。
これらを解いて、実装もしてみればかなり実力が付く気がする。

以下、Tweetによるまとめ。トピックを挙げてあるだけ。

最適化問題：凸集合と凸関数。凸関数であるための必要十分条件。凸計画問題とは。最急降下法とニュートン法。等式制約、不等式制約それぞれの場合のラグランジュ未定乗数法。

確率論：確率の定義。確率変数。期待値と分散。同時確率と条件付き確率。ベイズの定理。独立性。確率分布（ベルヌーイ、二項、多項、ポアソン、正規、ディリクレ）、パラメータ推定（最尤推定、MAP推定）。

情報理論：エントロピー。KLダイバージェンス。JSダイバージェンス。自己相互情報量。

文書及び単語の数学的表現：タイプとトークンの違い。Nグラム。前処理（ステップワードとステミング）。文章や単語のベクトル表現について。

クラスタリング：凝集型クラスタリング（単連結、完全連結、重心）。k-means。混合正規分布によるクラスタリングとEMアルゴリズム。クラスタ数の決定、評価に関する問題。

分類：ナイーブベイズ。多変数ベルヌーイモデルと多項モデル。サポートベクトルマシン。カーネル法。対数線形モデル。素性選択の手法。

系列ラベリング：隠れマルコフモデル（HMM)。通常分類器の逐次適応。条件付き確率場（CRF)。ヴィタヴィ・アルゴリズム。チャンキング。

実験の仕方など：交差検定。精度と再現率。F値、break-evenポイント、11点平均精度。検定。