実践 自然言語処理
自然言語処理（Natural Language Processing：NLP）の本格的な実践書。過去10年間で起きたブレークスルーにより、NLPは小売、医療、金融、法律など、さまざまな分野での利用が増えてきました。急速に利用が拡大する中で、産業界でNLPを使ったシステムを構築するのに必要な知識を学べる講座や書籍は不足していました。本書を読むことで、NLPの要素技術やSNS、Eコマース、医療、金融といった具体的なビジネスへの適用方法に加えて、NLPシステムを開発するためのベストプラクティスを詳しく学べます。 賞賛の声 序文 訳者まえがき まえがき 第I部 基礎 1章 自然言語処理入門 1.1 実世界での自然言語処理 1.1.1 NLPのタスク 1.2 言語とは何か 1.2.1 言語の構成要素 1.2.2 自然言語処理の難しさ 1.3 機械学習、ディープラーニング、そして自然言語処理の概要 1
Google、自然言語理解（NLU）の基礎となる「SyntaxNet」をオープンソース化
Googleが、自然言語理解のためのニューラルネットワークフレームワーク「SyntaxNet」をオープンソースで公開した。機械学習システム「TensorFlow」の一部としてGitHubで公開された。SyntaxNetの構文解析ツール「Parsey McParseface」は“世界一正確に構文解析するツール”という。 米Googleは5月12日（現地時間）、機械学習システム「TensorFlow」に統合されたニューラルネットワークフレームワーク「SyntaxNet」をオープンソースで公開したと発表した。GitHubで公開されている。 自然言語理解（NLU）システムの基礎を提供するものという。SyntaxNetには、新たなモデルに学習させるのに必要なすべてのコードと、英語の文章の構文解析のためにGoogleが開発した英文解析ツールの「Parsey McParseface」が含まれる。 Par
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