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商品の説明
内容紹介
自然言語処理（NLP：Natural Language Processing）の実践的な入門書です。
「自然言語」とは、英語や日本語など人々が日常のコミュニケーションで使う言語のことで、
NLPに基づく技術は、モバイル端末におけるテキストの予測や手書き文字認識、検索エンジンにおける統一されていないテキスト内の情報取得、
機械翻訳においてはある言語で書かれたテキストの分析と多言語への変換など、広範囲に活用されるようになってきています。
本書では、NLPの理論的な基礎、理論、応用をバランスよく解説。
本書の例から学び、実際のプログラムを書き、そして実装することを通して、読者はNLPを始めるための実用的な知識と技術を得られるでしょう。
「自然言語」とは、英語や日本語など人々が日常のコミュニケーションで使う言語のことで、
NLPに基づく技術は、モバイル端末におけるテキストの予測や手書き文字認識、検索エンジンにおける統一されていないテキスト内の情報取得、
機械翻訳においてはある言語で書かれたテキストの分析と多言語への変換など、広範囲に活用されるようになってきています。
本書では、NLPの理論的な基礎、理論、応用をバランスよく解説。
本書の例から学び、実際のプログラムを書き、そして実装することを通して、読者はNLPを始めるための実用的な知識と技術を得られるでしょう。
内容（「BOOK」データベースより）
豊富な実装例や演習問題を通して、理論と実践をバランスよく学べる「自然言語処理」の実践的な入門書。日本語NLPのための書き下ろしも収録。
登録情報
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カスタマーレビュー
最も参考になったカスタマーレビュー
25 人中、23人の方が、｢このレビューが参考になった｣と投票しています。
By estrada
自然言語処理といっても多分いろいろあるのだと思いますが、「単純な言語モデルでも大量のデータと高度な統計処理を組み合わせるとびっくりするような結果を引っ張り出せる」みたいな派手(?)な話というよりは正攻法で言語の分析にアプローチする内容が紹介されています。
オライリーから出ているということでプログラマ向けという先入観が生じそうですが、たとえば言語学者が自分の研究のためのツールとしてNLTKを使いこなせるようにするとか、自然言語処理関連の研究者が計算機科学や言語学の成果を知る、といったシチュエーションを想像したほうがしっくりくると思います。
一方で市井のウェブ技術者がこれを読んで仕事にすぐ使うというのはちょっと想像しづらいです（「いや、皆結構こういうことをしてるんだ」ということだったらすみません）。そういう人は4章までは子供むけみたいな易しい内容で8章以降は自分に全然関係のない話だと思うかもしれません。
翻訳についてですが、専門をまたがる内容について技術書の出版社が手掛けるということで不安がありましたが、言語学関連の用語などもほとんど正しい（というか定番となっている）訳語が採用されており、基本的には信頼するに足るという印象を受けました。たとえば「下位範疇化」「構成素構造」など。ただし「談話表現構造」「談話表現理論」については「談話表示」という訳語のほうが一般的だと思います。
オライリーから出ているということでプログラマ向けという先入観が生じそうですが、たとえば言語学者が自分の研究のためのツールとしてNLTKを使いこなせるようにするとか、自然言語処理関連の研究者が計算機科学や言語学の成果を知る、といったシチュエーションを想像したほうがしっくりくると思います。
一方で市井のウェブ技術者がこれを読んで仕事にすぐ使うというのはちょっと想像しづらいです（「いや、皆結構こういうことをしてるんだ」ということだったらすみません）。そういう人は4章までは子供むけみたいな易しい内容で8章以降は自分に全然関係のない話だと思うかもしれません。
翻訳についてですが、専門をまたがる内容について技術書の出版社が手掛けるということで不安がありましたが、言語学関連の用語などもほとんど正しい（というか定番となっている）訳語が採用されており、基本的には信頼するに足るという印象を受けました。たとえば「下位範疇化」「構成素構造」など。ただし「談話表現構造」「談話表現理論」については「談話表示」という訳語のほうが一般的だと思います。
25 人中、22人の方が、｢このレビューが参考になった｣と投票しています。
By nokuno
この本の内容は原著のNatural Language Processing with Pythonと同じく、NLTKというライブラリを使いながら自然言語処理の入門的な内容を実習形式で学んでいくことのできる良書です。「言語処理のための機械学習」とも違って、機械学習以外の言語学的な知見を使った処理も取り入れています。
日本語処理については新しく書き下ろされた12章で扱っており、文字コードの問題から形態素解析・構文解析（係り受け解析）・意味解析・かな漢字変換と濃い内容が目白押しです。原著も分厚かったですが、邦訳はさらに分厚い。
Pythonということで尻込みしてしまう人もいるかもしれませんが、世界的には圧倒的に普及しており、日本でもこれから徐々に増えてくると思うので、この機会にマスターしておくといいことがあるかもしれません。
日本語処理については新しく書き下ろされた12章で扱っており、文字コードの問題から形態素解析・構文解析（係り受け解析）・意味解析・かな漢字変換と濃い内容が目白押しです。原著も分厚かったですが、邦訳はさらに分厚い。
Pythonということで尻込みしてしまう人もいるかもしれませんが、世界的には圧倒的に普及しており、日本でもこれから徐々に増えてくると思うので、この機会にマスターしておくといいことがあるかもしれません。
17 人中、14人の方が、｢このレビューが参考になった｣と投票しています。
By くろおに
まだ全て読んではいないのですが
リファレンス的な用途においては良書だと思います
（そもそもリファレンス的な自然言語処理の本なんて数えるほどしかないと思いますが）
恐らく言語の専門家や研究室が「喜んで読む」ものではなく、「とりあえず買っておく」類の物でしょう
しかし専門外の学生、特に専門外なのに研究で自然言語を扱おうとしている学生（私）からしてみればかなりありがたい網羅度だと思います
参考文献も豊富ですしね
もう三つ、この本の特徴を揚げたいと思います
・自然言語理解について載っている本（珍しい）
・PythonのみならずCabochaなど、実際に研究にしてみようと思ったときに使うかもしれないツールについて解説が載っている（珍しい）
・翻訳本なのに読みにくくない（「内容が簡単だ」とは口が裂けても言えませんが）
これだけでも、人によってはありがたいのではないでしょうか
リファレンス的な用途においては良書だと思います
（そもそもリファレンス的な自然言語処理の本なんて数えるほどしかないと思いますが）
恐らく言語の専門家や研究室が「喜んで読む」ものではなく、「とりあえず買っておく」類の物でしょう
しかし専門外の学生、特に専門外なのに研究で自然言語を扱おうとしている学生（私）からしてみればかなりありがたい網羅度だと思います
参考文献も豊富ですしね
もう三つ、この本の特徴を揚げたいと思います
・自然言語理解について載っている本（珍しい）
・PythonのみならずCabochaなど、実際に研究にしてみようと思ったときに使うかもしれないツールについて解説が載っている（珍しい）
・翻訳本なのに読みにくくない（「内容が簡単だ」とは口が裂けても言えませんが）
これだけでも、人によってはありがたいのではないでしょうか
リストマニア
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