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<!DOCTYPE html>
<html lang="ja">
<head>
<title>入門 日本語自然言語処理</title>
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<meta name="author" content="萩原 正人, Paul O'Leary McCann">
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<h1 class="headline mb-3">
入門 日本語自然言語処理
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萩原 正人, Paul O'Leary McCann
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2021年冬季 完成 (予定)
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<div class="mb-2">
英語・日本語版同時発売予定
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<div class="cta-holder">
<a class="btn btn-primary mr-lg-2" href="https://leanpub.com/japanesenlp-ja">Leanpub で購入する</a>
<a class="btn btn-secondary scrollto" href="#benefits-section">本書について</a>
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<section id="benefits-section" class="benefits-section theme-bg-light-gradient py-5">
<div class="container py-5">
<h2 class="section-heading text-center mb-3">本書について</h2>
<div class="section-intro single-col-max mx-auto text-center mb-5">
日本語テキストを処理したい全てのプログラマ・エンジニアの方へ。分かち書きなどの基本から、自然言語生成などの最新の話題までをカバー。
動かして学べるコードや、参照文献も付いています。言語学や機械学習の知識が無くても問題ありません。
</div>
<div class="row text-center">
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<div class="item-header mb-3">
<div class="item-icon"><i class="fas fa-globe-asia"></i></div>
<h3 class="item-heading">日本語言語学の基礎</h3>
</div><!--//item-heading-->
<div class="item-desc">
文字・単語・文法・エンコーディング・絵文字など、日本語テキストをコンピューター上で処理するための基礎知識を網羅
</div><!--//item-desc-->
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<div class="item-icon"><i class="fas fa-tools"></i></div>
<h3 class="item-heading">オープンソースのツール</h3>
</div><!--//item-heading-->
<div class="item-desc">
MeCab を使った形態素解析、spaCy を使った品詞タグ付けなど、オープンソース・ツールを使って日本語テキストを解析する方法を解説
</div><!--//item-desc-->
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<div class="item-icon"><i class="fas fa-database"></i></div>
<h3 class="item-heading">辞書とデータセット</h3>
</div><!--//item-heading-->
<div class="item-desc">
日本語処理によく使われる辞書・コーパス・その他のデータセットを概観
</div><!--//item-desc-->
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</div><!--//item-->
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<div class="item-icon"><i class="fas fa-book-reader"></i></div>
<h3 class="item-heading">単語埋め込み</h3>
</div><!--//item-heading-->
<div class="item-desc">
単語・文埋め込みを使い、日本語のテキストを表現・可視化・検索する方法を解説
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<div class="item-icon"><i class="fas fa-language"></i></div>
<h3 class="item-heading">テキスト生成と変換</h3>
</div><!--//item-heading-->
<div class="item-desc">
日本語テキストの生成システム、かな漢字変換システムをニューラルネットワークを使って実装
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<div class="item-icon"><i class="fas fa-robot"></i></div>
<h3 class="item-heading">自然言語理解</h3>
</div><!--//item-heading-->
<div class="item-desc">
日本語テキストに対する感情分析や固有表現抽出システムを転移学習を使って実装
</div><!--//item-desc-->
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<div class="container">
<h2 class="section-heading text-center mb-4">こんな方へオススメ</h2>
<div class="section-intro single-col-max mx-auto text-center mb-5">
本書は、ソフトウェア開発者、AI エンジニア・研究者、言語に携わる方など、コンピューター上で日本語テキストを扱う全ての人向けに書かれています。
</div><!--//section-intro-->
<div class="audience mx-auto">
<div class="item media">
<div class="item-icon mr-3"><i class="fas fa-user-check"></i></div>
<div class="media-body">
<h4 class="item-title">数学は不要</h4>
<div class="item-desc">本書を理解するために数学は必要ありません。理論や実装などに深入りするのではなく、ツールを使って望みのタスクを実行することに主眼を置いています。 </div>
</div><!--//media-body-->
</div><!--//item-->
<div class="item media">
<div class="item-icon mr-3"><i class="fas fa-user-check"></i></div>
<div class="media-body">
<h4 class="item-title">日本語スキルも不要</h4>
<div class="item-desc">本書の英語版を読み進めるにあたって、日本語を理解する必要はありません。例文には丁寧な注釈をつけました。もちろん、日本語を理解できる方も、言語処理について体系的に学ぶことができます。</div>
</div><!--//media-body-->
</div><!--//item-->
<div class="item media">
<div class="item-icon mr-3"><i class="fas fa-user-check"></i></div>
<div class="media-body">
<h4 class="item-title">基礎的な Python のスキル</h4>
<div class="item-desc">必要な前提知識は、基礎的な Python スキルのみです。丁寧なコードサンプルを通じて、目的のタスクのアプローチへの仕方や解決方法を解説します。</div>
</div><!--//media-body-->
</div><!--//item-->
</div><!--//audience-->
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</section><!--//audience-section-->
<section id="content-section" class="content-section">
<div class="container">
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<h2 class="section-heading text-center mb-5">目次</h2>
<div class="row">
<div class="col-12 col-md-6">
<div class="figure-holder mb-5">
<img class="img-fluid" src="assets/images/cover-back.png" alt="image" >
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<div class="col-12 col-md-6 mb-5">
<div class="key-points mb-4 text-center">
<ul class="key-points-list list-unstyled mb-4 mx-auto d-inline-block text-left">
<li><i class="fas fa-globe-asia mr-2"></i>第1章: 日本語言語学の基礎</li>
<ul class="subsection-list">
<li>1.1 日本語の基礎</li>
<li>1.2 正書法: 文字とテキストの構成</li>
<li>1.3 形態論: 単語の構成と解析</li>
<li>1.4 統語論: 文の構造と解析</li>
<li>1.5 技術コラム: テキストを表現する</li>
</ul>
<li><i class="fas fa-tools mr-2"></i>第2章: 形態素解析とオープンソース・ツール</li>
<ul class="subsection-list">
<li>2.1 トークナイザと形態素解析器: 概要と基本的な使い方</li>
<li>2.2 高度な分かち書き</li>
<li>2.3 係り受け解析器</li>
</ul>
<li><i class="fas fa-database mr-2"></i>第3章: データセット</li>
<ul class="subsection-list">
<li>3.1 概要</li>
<li>3.2 辞書</li>
<li>3.3 汎用コーパス</li>
<li>3.4 目的特化型コーパス</li>
</ul>
<li><i class="fas fa-book-reader mr-2"></i>第4章: 単語と文の埋め込み</li>
<ul class="subsection-list">
<li>4.1 単語の埋め込み</li>
<li>4.2 文埋め込み</li>
<li>4.3 マルチリンガル埋め込み</li>
</ul>
<li><i class="fas fa-language mr-2"></i>第5章: トランスフォーマーによる自然言語生成と変換</li>
<ul class="subsection-list">
<li>5.1 トランスフォーマー入門</li>
<li>5.2 自然言語生成</li>
<li>5.3 かな漢字変換と翻字</li>
</ul>
<li><i class="fas fa-robot mr-2"></i>第6章: 転移学習による自然言語理解</li>
<ul class="subsection-list">
<li>6.1 転移学習入門</li>
<li>6.2 感情分析・テキスト分類</li>
<li>6.3 固有表現抽出</li>
</ul>
</ul>
</div><!--//key-points-->
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</div><!--//container-->
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<section id="author-section" class="author-section section theme-bg-primary py-5">
<div class="container py-3">
<h2 class="section-heading text-center text-white mb-3">著者について</h2>
<div class="row">
<div class="author-bio col-12 col-md-6">
<div class="author-profile text-center mb-5">
<img class="author-pic" src="assets/images/profiles/masato.jpg" alt="image" >
</div><!--//author-profile-->
<p><b>萩原 正人</b> Google、MSR、バイドゥ、楽天技術研究所NY、Duolingo など、日中米の多くのテック大手等において、研究者・エンジニアとして自然言語処理・機械学習の研究開発に携わる。
2019年にフリーランスとして独立し、教育応用・アジア言語処理を専門とする AI 研究所 Octanove Labs を設立。機械翻訳や教育応用の分野にて、世界トップレベルの研究機関等と共に数多くのプロジェクトに携わる。
自然言語処理・機械学習に関する著書・訳書多数。</p>
<div class="author-links text-center pt-4">
<h5 class="text-white mb-4">さらに詳しく</h5>
<ul class="social-list list-unstyled">
<li class="list-inline-item"><a href="https://twitter.com/mhagiwara"><i class="fab fa-twitter"></i></a></li>
<li class="list-inline-item"><a href="https://github.com/mhagiwara"><i class="fab fa-github-alt"></i></a></li>
<li class="list-inline-item"><a href="http://masatohagiwara.net/"><i class="fas fa-globe-asia"></i></a></li>
</ul><!--//social-list-->
</div><!--//author-links-->
</div><!--//author-bio-->
<div class="author-bio col-12 col-md-6">
<div class="author-profile text-center mb-5">
<img class="author-pic" src="assets/images/profiles/paul.png" alt="image" >
</div><!--//author-profile-->
<p><b>Paul O'Leary McCann</b> コンサルタント、spaCy開発チームのコアメンバー。2011年修士号取得後来日し、2019年に「Cotonoha」屋号で独立する。
現在Pythonでもっとも利用されている日本語の形態解析器など多くのライブラリを開発している。
自然言語処理の他、都内最大級のゲーム開発者交流会Tokyo Indiesの主催に携わる。
</p>
<div class="author-links text-center pt-4">
<h5 class="text-white mb-4">さらに詳しく</h5>
<ul class="social-list list-unstyled">
<li class="list-inline-item"><a href="https://twitter.com/polm23"><i class="fab fa-twitter"></i></a></li>
<li class="list-inline-item"><a href="https://github.com/polm"><i class="fab fa-github-alt"></i></a></li>
<li class="list-inline-item"><a href="https://dampfkraft.com"><i class="fas fa-globe-asia"></i></a></li>
</ul><!--//social-list-->
</div><!--//author-links-->
</div><!--//author-bio-->
</div><!--//row-->
</div><!--//container-->
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<h2 class="section-heading text-center mb-4">更新をメールで受け取る</h2>
<div class="section-intro single-col-max mx-auto text-center mb-5">
本書の完成・更新などのニュースをメールでお届けします。
</div><!--//section-intro-->
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We recommend moving this block and the preceding CSS link to the HEAD of your HTML file. */
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<label for="mce-EMAIL">メールアドレス <span class="asterisk">*</span>
</label>
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<div class="response" id="mce-error-response" style="display:none"></div>
<div class="response" id="mce-success-response" style="display:none"></div>
</div> <!-- real people should not fill this in and expect good things - do not remove this or risk form bot signups-->
<div style="position: absolute; left: -5000px;" aria-hidden="true"><input type="text" name="b_59035d87bf54ef6c44e19d14f_7a6cdda78c" tabindex="-1" value=""></div>
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