第一線のAIエンジニアによる 実プロジェクトの経験に裏打ちされた 「自然言語処理」のツボをここに集約! 【本書の目的】 本書は、Pythonを利用して、人工知能分野で注目されている 自然言語の分析手法を解説した書籍です。 従来技術と新技術を比較しつつ、 「インデックス化」「エンティティ抽出」「関係抽出」 「構文解析」「評価・感情・概念分析」を網羅。 Pythonによるプログラムや、APIの利用、 商用サービス（IBM Watson）や OSS（Mecab/Elasticsearch/Word2Vec）の利用など、 実践的な手法を解説します。 また最終章で話題のBERTについて解説します。 【本書の特徴】 本書は全体で5章構成になっています。 第1章：テキスト分析の概要をユーザー目線、エンジニア目線の両方から丁寧に解説します。 第2章：テキスト分析のタスクを上げ、実際の分析までの具体的な方法を解説します。 第3章：AIの発達する前から利用されていたテキスト分析の手法について、 MecabやElasticsearchといったOSSを利用して解説します。 第4章：IBM社のWatson APIのAI技術を利用したテキスト分析手法を解説します。 第5章：Word2VecというOSSを利用した分析手法や、話題のBERTについて解説します。 【対象読者】 自然言語処理を学びたい理工学生・エンジニア ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

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