本記事では、BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)について学べるおすすめの参考書を紹介しています。
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Contents
BERTによる自然言語処理入門
| 出版社 | オーム社 |
|---|---|
| 著者 | 近江崇宏 / 金田健太郎 / 森長誠 / 江間見亜利 |
| 発売日 | 2021/6/25 |
| ページ数 | 201ページ |
| レビュー (Amazon) | (112件) |
- ニューラルネットワークを用いた自然言語処理
- BERT
- Huggingface Transformers
- 文章の穴埋め
- 文章分類
- マルチラベル文章分類
- 固有表現抽出
- 文章校正
- 文章ベクトルを用いたデータの可視化と類似文章検索
以前からBERTに興味がありましたが、日本語の詳しい本がなく勉強ができていませんでした。BERTについての本が出たということで勉強してみようと思い購入しました。 全体的にわかりやすく書かれており、BERTの使い方のイメージがつきました。また自然言語処理だとテキスト分類くらいしか知らなかったのですが、固有表現抽出や文章校正などのこれまであまり知らなかった例が日本語のデータを使って説明されていたのもよかったです。
引用元：Amazonレビュー
自分の思っていた通りの著書でした！ 自然言語処理入門とある通り、自然言語関連の問題を扱う深層学習モデルについて実装メインで説明が行われています。理論がメインではないので説明が少し雑に感じる人もいるかもしれないです。 自然言語モデルについてRNNやTransformersなどの仕組みをより詳しく知りたいという人には、ゼロから学ぶディープラーニングの2巻(自然言語処理編)を読んでみてからこの本に取りかかることをオススメします。 具体的なタスクに一般的に扱いづらいとされている日本語で取り組む際の様々なテクニックが紹介されていて他にはない良書だと思いました。日本語の自然言語モデルに興味のある人は是非読んでみてください！
引用元：Amazonレビュー
BERT入門
| 出版社 | リックテレコム |
|---|---|
| 著者 | 佐藤 大輔 / 和知 德磨 / 湯浅 晃 / 片岡 紘平 |
| 発売日 | 2022/8/6 |
| ページ数 | 180ページ |
| レビュー (Amazon) | (14件) |
- NLPの基礎知識
- NLPの技術解説
- BERTの技術解説
- BERTの環境構築
- 代表タスクを通じて理解する
- 練習問題
- ビジネス適用における課題と解決
本の中身ですが、最初に自然言語処理の従来技術の紹介があり、その後BERTの説明となっています。BERTの説明は、最初に紹介した従来技術からの改善点を説明してくれているのと、数式ではなく概念的に図を用いて説明してくれているので、入門者には非常にわかりやすいです。 そして、Colab上で動くサンプルコード付きで、いくつかのタスクを学べる点も非常に良いです。 また、最後により実用的なエッセンスを紹介してくれており、この本だけである程度知ったか出来そうです。
引用元：Amazonレビュー
タイトルにあるBERTの説明から入るのではなく、NLP/BoW/word2vec、さらにはなぜBERTが出てきたのかという背景から入っているので理解しやすかったです。 また、BERTの説明は3章からになるのですが、よく見るTransformerの図をベースとしつつも、ブロックに分けて説明したり、数式を使わずに文章で説明したりするところがよい。 まだBERTに触れたことがない人や、触ったけどもう少し仕組みを理解したい人には、まずは入門書としておすすめできる本だと思いました。
引用元：Amazonレビュー
DMM WEBCAMP 
CodeCamp 
TechAcademy 
