あらすじ
第一線のAIエンジニアによる
実プロジェクトの経験に裏打ちされた
「自然言語処理」のツボをここに集約!
【本書の目的】
本書は、Pythonを利用して、人工知能分野で注目されている
自然言語の分析手法を解説した書籍です。
従来技術と新技術を比較しつつ、
「インデックス化」「エンティティ抽出」「関係抽出」
「構文解析」「評価・感情・概念分析」を網羅。
Pythonによるプログラムや、APIの利用、
商用サービス（IBM Watson）や
OSS（Mecab/Elasticsearch/Word2Vec）の利用など、
実践的な手法を解説します。
また最終章で話題のBERTについて解説します。
【本書の特徴】
本書は全体で5章構成になっています。
第1章：テキスト分析の概要をユーザ―目線、エンジニア目線の両方から丁寧に解説します。
第2章：テキスト分析のタスクを上げ、実際の分析までの具体的な方法を解説します。
第3章：AIの発達する前から利用されていたテキスト分析の手法について、
MecabやElasticsearchといったOSSを利用して解説します。
第4章：IBM社のWatson APIのAI技術を利用したテキスト分析手法を解説します。
第5章：Word2VecというOSSを利用した分析手法や、話題のBERTについて解説します。
【対象読者】
自然言語処理を学びたい理工学生・エンジニア
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