2023年に読むための自然言語処理に関する5冊の無料の書籍

'2023年の無料自然言語処理書籍5冊'

大規模な言語モデル（LLMs）に対する注目が高まる前、自然言語処理（NLP）は進んでいましたが、潜在的に進化していました。しかし、ChatGPTなどのLLMsのリリース以来、NLPは革命を起こしています。LLMsは、人間のようなテキストを理解および生成することが示されています。ChatGPT、Google Bardなどのモデルは、深層ニューラルネットワークアーキテクチャ内で大量のテキストデータでトレーニングされています。

しかし、これらのモデルはどのようにして人間を正確に理解し、人間のような応答を出力するのでしょうか？それがNLPです。人工知能のサブフィールドで、モデルが人間の言語を処理、理解、出力するのを支援します。これらのモデルは通常、次の単語予測などのタスクでトレーニングされ、文脈の依存関係を構築し、関連する出力を生成することができます。NLPの分野は、チャットボット、テキスト要約などの応用が進んでいます。

LLMsおよびテキスト生成におけるバイアスに関するいくつかの倫理的な懸念があり、NLPおよびLLMアプリケーションでの使用に関するさらなる研究が行われています。これらの懸念や課題は現在取り組まれていますが、ChatGPTなどのLLMモデルが世界に与えた影響を考えると、それらは残ることになり、NLPの理解は不可欠となります。

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LLMsについてさらに理解したい場合は、NLPについて学ぶ必要があります。この記事では、2023年に読むべき5冊の無料のNLP関連の書籍について説明します。

1. スピーチと言語処理

著者：ダン・ジュラフスキー、ジェームズ・H・マーティン

リンク：スピーチと言語処理

この「スピーチと言語処理」の書籍は、2人の大学教授によって執筆され、NLPの世界について包括的な入門を提供しています。この書籍は、NLPの基本アルゴリズム、NLPの応用、言語構造の注釈付けという3つのセクションに分かれています。最初のセクションは、NLPの初心者がNLPが何であり、それを具体的な例を用いて解説するために、NLPの基礎をより良く理解するために必要です。意味論、文法などのさまざまなトピックに触れることになります。

NLPの分野が新しい場合やその分野に移行したい場合、この本は純粋に理論的な本よりも実践的な例が読者が概念をより良く理解するのに役立ちますので、個人の学習に非常に有益であると私は信じています。

2. 統計的自然言語処理の基礎

著者：クリストファー・D・マニング、ヒンリッヒ・シュツェッツェ

リンク：統計的自然言語処理の基礎

データプロフェッショナルまたは人工知能の世界にいる場合、統計がその分野にとってどれだけ重要かを知っているでしょう。一部の人々は、そのセクターの高い理解が必要ではないと考えていますが、私はそれが重要であり、データプロフェッショナルの旅をスムーズにすると信じています。

NLPの分野について良い基盤を持っている場合、次のステップはアルゴリズムについて学ぶことだと思うかもしれません。しかし、その前に言語の数学的な基礎について学びたいと思うでしょう。この本は、NLPの基礎から始まり、確率空間、ベイズの定理、分散などの数学的な側面にも踏み込んでいます。

3. パターン認識と機械学習

著者：クリストファー・M・ビショップ

リンク：パターン認識と機械学習

モデルの性能を理解する最良の方法は、モデルの動作方法、思考過程、パターン認識、およびなぜ特定の結果を出力するのかを理解することです。パターン認識は、特別なアルゴリズムによって実行される一連の基準に基づいてデータを区別するプロセスです。学習を可能にし、改善の余地を残すため、機械学習アルゴリズムとその性能には非常に重要です。

各章の最後には、各概念を読者により良く説明するために選ばれた演習問題があります。著者は数学的な内容を最小限に抑え、読者がより良い理解を得るのを助けるために努めていますが、パターン認識と機械学習の技術を理解するには、微積分、線形代数、確率論の良い理解があると有益であるとされています。

4. 自然言語処理におけるニューラルネットワークの手法

著者：ヨアブ・ゴールドバーグ

リンク：自然言語処理におけるニューラルネットワーク手法

NLPの成長を見ると、ニューラルネットワークが大きな役割を果たしてきたと言えます。ニューラルネットワークは、人間の言語の理解をより良くすることで、予測ワードや異なるトピックの区分けなど、学習の過程で予測されなかった要素に対してもNLPモデルに提供しました。

この本は、ニューラルネットワークの詳細な解説には直ちに立ち入りません。まずは、線形モデル、パーセプトロン、フィードフォワード、ニューラルネットワークのトレーニングなどの基礎を学ぶことから始めます。著者は、これらの基本要素を数学的なアプローチで説明し、実践的な例と共に示しています。

5. 実践的な自然言語処理

著者： Sowmya Vajjala, Bodhisattwa Majumder, Anuj Gupta, および Harshit Surana

リンク：実践的な自然言語処理

音声と言語の理解について理解し、統計的なNLPをカバーし、NLPにおけるパターン認識とニューラルネットワークを見ました。最後に学ぶべきことは、NLPの実際の利用方法です。

この本では、NLPが実際の世界でどのように使用されているか、NLPモデルのパイプライン、テキストデータやChatGPTのような使用例などについて説明しています。この本では、小売業、医療、金融などのさまざまな業界でNLPがどのように活用されるかを学ぶことができます。異なる業界において、各業界のNLPパイプラインの動作を把握し、自分自身で使用方法を見つけることができるでしょう。

まとめ

この記事の目的と流れは、NLPのキャリアや学習に役立つと信じる5冊の無料の書籍を提供することでした。構造化された形式で行いましたが、各書籍が互いに連動しながら学習を次のレベルに引き上げることを望んでいます。

他の人々が利益を得ると考える無料のNLPの書籍がある場合は、コメントに投稿してください！Nisha Aryaは、データサイエンティスト、フリーランスの技術ライター、VoAGIのコミュニティマネージャーです。彼女は特に、データサイエンスのキャリアアドバイスやチュートリアル、データサイエンスに関する理論的な知識を提供することに興味を持っています。また、人工知能が人間の寿命の延長にどのように貢献している/できるかを探求したいと考えています。彼女は積極的な学習者であり、自分の技術知識と執筆スキルを広げながら、他の人々をガイドすることを助けたいと考えています。

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