作ってわかる！自然言語処理AI〜BERT・GPT２・NLPプログラミング入門
最新の自然言語処理（NLP）では、Transformerという種類のニューラルネットワークが使われるようになりました。
TransformerはBERTやGPT2などのAIで採用され、NLP技術にブレークスルーをもたらしましたが、その特徴は、高い性能とさまざまな用途に使える汎用性の高さにあります。
本書では、Transformerの構造を理解するためにBERTとGPT2を一から実装し、またNLPプログラムを作成するために必要となる、Transformerを拡張して応用AIを作成する方法を紹介します。
Transformerの実装では、Transformerの中心となるSelf-Attention層の作成やテキストのエンコード方法など、最も基礎的な部分から、Pythonのコードをもとに解説をしています。
また、学習では、事前学習と特定のタスクに向けたファインチューニングという、Transformerに特徴的な2段階のステップを、両方とも行います。
ニューラルネットワークの実装は、TensorFlow 2を利用します。
■ 商品名：
作ってわかる！自然言語処理AI〜BERT・GPT２・NLPプログラミング入門
■ 価格：3,420円＋税
■ ISBNコード：978-4-86354-370-6
■ 本のサイズ：A5判／ソフトカバー
■ 著者：坂本俊之
目次
CHAPTER 01 Transformerとは
CHAPTER 02 自然言語処理の前準備
CHAPTER 03 Self-Attentionと学習の準備
CHAPTER 04 Transformerの実装
CHAPTER 05 BERT
CHAPTER 06 BERTによるテキスト分類
CHAPTER 07 文章の抽出
CHAPTER 08 GPT2
CHAPTER 09 抽象型文章要約
著者紹介
坂本 俊之(サカモト・トシユキ)
機械学習エンジニア・兼・AIコンサルタント
現在はAIを使用した業務改善コンサルティングや、AIシステムの設計・実装支援などを行う。
担当編集者から
本書ではBERTやGPT2を自分で実装する内容になっています。そうすることで動作原理などの理解につなげる目的です。ぜひ、本書で実装にチャレンジしてみてください。（吉成）
