【レビュー】深層学習による自然言語処理

◆自然言語処理の応用（機械翻訳、文書要約、対話、質問応答）に焦点を当て、深層学習の利用方法を解説。◆「実装上の工夫」など、本書でしか読めない実践的な内容が充実！


◆自然言語処理の応用（機械翻訳、文書要約、対話、質問応答）に焦点を当て、深層学習の利用方法を解説。
◆「実装上の工夫」など、本書でしか読めない実践的な内容が充実！　

■おもな内容
第1章　自然言語処理のアプローチ
第2章　ニューラルネットの基礎
第3章　言語処理における深層学習の基礎
第4章　言語処理特有の深層学習の発展
第5章　応用
第6章　汎化性能を向上させる技術
第7章　実装
第8章　おわりに

■機械学習プロフェッショナルシリーズ
本シリーズでは、発展著しい機械学習技術の数学的な基礎理論、実用的なアルゴリズム、それらの活用法を、全29巻にわたって刊行する。
ビッグデータ時代を牽引している若手・中堅の現役研究者が、入門的な内容から最先端の研究成果までをわかりやすく解説。
これからデータサイエンス分野で研究を始めようとしている大学生・大学院生、および、機械学習技術を基礎科学や産業に応用しようとしている研究者・技術者に向けた注目のシリーズである。

第7期として、以下の3点を刊行!

統計的因果探索　清水 昌平・著
画像認識　　　　原田　達也・著
深層学習による自然言語処理　坪井 祐太/海野 裕也/鈴木 潤・著

■シリーズ編者
杉山 将 理化学研究所 革新知能統合研究センター センター長/東京大学大学院新領域創成科学研究科 教授

応用（機械翻訳、文書要約、対話、質問応答）に焦点を当て、深層学習の利用方法を解説。「実装上の工夫」など実践的な内容が充実！

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