自然言語処理入門 – 入門編

自然言語処理とは何か？何ができるのか？今後どうなっていくのか？といったことを中心に、わかりやすく解説しています。

自然言語処理を勉強するにあたって、なるべく効率的に理解する方法についてまとめています。

是非、自然言語処理の本格的な学習に取り組んでいただけると嬉しいです。

Bag-of-Wordsは、説明変数に単語の回数やそれを調整したTF-IDF(Term Frequency- Inverse Document Frequency)を使った手法です。

結果がわかりやすく、簡単に実装することができるので、ベースラインモデルとして利用されることが多いです。

文章中の人名や地名などの固有名詞や数値情報を抽出するタスクです。

これをもとに情報抽出を行うことが多いため、応用のために非常に重要なタスクです。

文章中から必要な情報を抽出するタスクです。

自然言語処理のビジネスへの応用はチャットボットが多いですが、それに次いで多くなってきているのが情報抽出です。

自然言語処理の効率的な勉強方法を解説しています。

本を読んで理解するのもいいですが、最初はCourseraやUdemyといったオンライン学習がオススメです。

ですので、本の紹介とCouseraやUdemyのコースも紹介しています。