カスタマーレビュー

言語処理のための機械学習入門 (自然言語処理シリーズ)

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自然言語処理分野でよく使われている機械学習の理論が、短いながらもよくまとまっています。各章の見所を独断で挙げてみます。

1章：ラグランジュの乗数法や、離散確率変数など、NLPの基礎
2章：言語現象をいかに確率モデルに落としこむかの説明
3章：EMアルゴリズムの説明が秀逸。pLSIの導出もあります。
4章：ナイーブベイズ、SVM、対数線形モデルなどの分類
5章：CRF（条件付き確率場）について解説している日本語の書籍は2010年7月現在これ一冊しかないと思われます。

なお、出版元のコロナ社のページに詳細な目次が書かれていますので、購入前に確認されることをおすすめします。
http://www.coronasha.co.jp/np/detail.do?goods_id=2728

まさにタイトル通りの内容です。
自然言語処理に使われている学習アルゴリズムについて広く紹介していて、
この分野について学んでみようとする人が概観を得るのに非常に適しています。
分量としても入門として丁度よく、より専門性の高い書籍に進む前の道標になるでしょう。