自然言語処理の基礎 の商品レビュー

奥村学【著】

2022/09/07

https://kinoden.kinokuniya.co.jp/shizuoka_university/bookdetail/p/KP00030121/

2020/04/05

一通り読むことで自然言語処理分野の理解が深まるので，読んで損はないかと．
ただ、ただただ読みづらかった．分類が最初にあって掘り下げる，という説明順ではなく，詳細から入って最後にまとめがある．
しかも読み進めて，最後に実はこれは実現できていないといったことや，論点がずれていることも多かった．

2019/10/06

職場で読了。
んー、基礎だけあって、あまり細かい話はないっぽいですね。
今は Python なんかと絡めて様々な入門書が出ているので、実務的なものを求めている人はそういう本の方が良いかもです。

2017/03/28

自然言語とは、日本語や英語など、我々が日常的に話し聞き、読み書きしている言語のことを言う。この自然言語をコンピュータ上で扱う技術を自然言語処理という。
自然言語処理は、①コンピュータに言葉を理解させる、②コンピュータ上で言葉を処理する、といった大きく２つの立場に分けることができる。コンピュータ上に知的な能力を持つものを実現したいといういわゆる伝統的な人工知能的研究をベースにしたものが前者であり、コンピュータに蓄積された大量のデータを加工することで、なんらかの有用な情報を取り出したり、大量のデータを有効に活用する技術開発をベースにしたものが後者である。
基礎技術としては、辞書や、言語に関する研究を行う上で重要な電子化された言語データであるコーパスなどの情報と、①意味をもつ最小の言語単位（形態素）を対象とした自然言語処理の解析プロセスである形態素解析、②入力された文の品詞の並びの妥当性を検証し、構文構造を出力する構文解析、③単語の意味を特定し、単語間の意味関係から、文全体の意味構造を得る意味解析、④複数の文の系列やつながりを解析する文脈解析、などの技術を使う。
自然言語処理は、機械翻訳、情報検索、テキスト分類、情報抽出、テキスト要約、テキストマイニング、質問応答などのシステムに応用されている。

2013/06/27

初学者が自然言語処理がどのようなものかを大まかに知るためには良書であると感じた。さらにページ数も少ないので比較的楽に読める

2012/05/31

自然言語処理の基本中の基本を書いた本。
近年の機械学習を用いた言語処理を知りたい人は高村本を読むべし。

2011/09/17

コンパクトに自然言語処理の要点がまとまっており、入門書としては最適。この程度の分量でこれだけ基本的な項目を網羅した本は他にないので、初学者はまずここから着手すると良いだろう。

2011/05/23

同シリーズである「言語処理のための機械学習入門」に引き続いて、修論のために、NLP分野をザッとさらうために流し読み。

自然言語処理の研究をするためには正直物足りないが、分野の全体像をつかむためにはとてもいい本。

自然言語処理分野の要素技術である、
・形態素解析
・構文解析
・意味解析
・文脈解析
について、1章ずつ割いて説明。
7章では、これらの応用分野である機械翻訳、情報検索、テキスト分類、情報抽出、テキスト要約、質問応答、（データマイニング）、についてそれぞれ説明している。

それぞれの要素技術について、現在どの程度の精度が期待できるのか、どのようなソフトが利用できるのか、についてまとめてあるのがNLPを「使う」立場になる自分としてはありがたかった。

英語と日本語、それぞれの扱い方の問題点についても適宜記述があるのもありがたい。

次は同じくコロナ社から出版されている「意見分析エンジン」に進みます。