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内容紹介
本書は、人工知能研究における主軸の一つである「自然言語処理」について、わかりやすく解説するものです。人工知能研究における自然言語処理分野でよく用いられる機械学習の理論をわかりやすく解説し、それらの知識を前提として深層学習とは何かを示します。単に概念を羅列するのではなく、豊富な実装例や演習問題を通して、自然言語処理の理論と実践をバランスよく学べるように紹介していきます。
書誌情報
- 著者: 小高知宏
- 発行日: 2017-03-25 (紙書籍版発行日: 2017-03-25)
- 最終更新日: 2017-03-25
- バージョン: 1.0.0
- ページ数: 224ページ(PDF版換算)
- 対応フォーマット: PDF
- 出版社: オーム社
対象読者
初級プログラマ・ソフトウェアの初級開発者、経営システム工学科・情報工学科の学生、自然言語処理・深層学習の基礎理論に興味がある人
著者について
小高知宏
1983年 早稲田大学理工学部卒業
1990年 早稲田大学大学院理工学研究科後期課程修了、工学博士
同年 九州大学医学部附属病院助手
1993年 福井大学工学部情報工学科助教授
1999年 福井大学工学部知能システム工学科助教授
2004年 福井大学大学院工学研究科教授
現在に至る
〈主な著書〉 『計算機システム』森北出版（1999）、『基礎からわかるTCP/IP Javaネットワークプログラミング 第2版』オーム社（2002）、『TCP/IPで学ぶ コンピュータネットワークの基礎』森北出版（2003）、『TCP/IPで学ぶ ネットワークシステム』森北出版（2006）、『はじめてのAIプログラミング―C言語で作る人工知能と人工無能―』オーム社（2006）、『はじめての機械学習』オーム社（2011）、『AIによる大規模データ処理入門』オーム社（2013）、『人工知能入門』共立出版（2015）、『コンピュータ科学とプログラミング入門』近代科学社（2015）、『機械学習と深層学習―C言語によるシミュレーション―』オーム社（2016）
目次
まえがき
第1章 自然言語処理と深層学習
- 1.1 自然言語処理の歴史
- 1.1.1 自然言語処理とは
- 1.1.2 自然言語処理の基礎
- 1.2 深層学習とは
- 1.2.1 人工知能と機械学習
- 1.2.2 ニューラルネット
- 1.2.3 深層学習
- 1.3 自然言語処理における深層学習
- 1.3.1 自然言語処理とニューラルネット・深層学習
- 1.3.2 ニューラルネットを用いた単語意味表現
- 1.3.3 自然言語処理への深層学習の適用
第2章 テキスト処理による自然言語処理
- 2.1 自然言語文のテキスト処理
- 2.1.1 文字の処理
- 2.1.2 単語の処理
- 2.1.3 1-of-N表現の処理
- 2.2 単語2-gramによる文生成
第3章 自然言語文解析への深層学習の適用
- 3.1 CNNによる文の分類
- 3.2 準備(1) 畳み込み演算とプーリング処理
- 3.2.1 畳み込み演算
- 3.2.2 プーリング処理
- 3.3 準備(2) 全結合型ニューラルネット
- 3.3.1 階層構造による全結合型ニューラルネットの構成と学習方法
- 3.3.2 全結合型ニューラルネットの実現
- 3.4 畳み込みニューラルネットの実装
- 3.4.1 畳み込みニューラルネットの構成
- 3.4.2 畳み込みニューラルネットによる1-of-N表現データの学習
- 3.4.3 CNNによる単語列評価
第4章 文生成と深層学習
- 4.1 リカレントニューラルネットによる文生成
- 4.1.1 ニューラルネットと文生成
- 4.1.2 リカレントニューラルネット
- 4.2 RNNの実装
- 4.2.1 RNNプログラムの設計
- 4.2.2 RNNプログラムの実装
- 4.3 RNNによる文生成
- 4.3.1 RNNによる文生成の枠組み
- 4.3.2 文生成実験の実行例
付 録
- A 行の繰り返し回数を行頭に追加するプログラム uniqc.c
- B 行頭の数値により行を整列するプログラム sortn.c
- C 全結合型ニューラルネットのプログラム bp.c