自然言語処理の学習でおすすめの本と動画【2024年最新】

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動画教材

BERTによる自然言語処理を学ぼう！ -Attention、TransformerからBERTへとつながるNLP技術-

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ディープラーニング（深層学習）を使う自然言語処理技術の中でも、特に注目を集めているBERTを解説するコースです。
Google Colaboratory環境でPyTorchを使用し、コードを動かしながらBERTの原理、実装を学びます。

今からでも基礎から学べるPythonによる自然言語処理（NLP）：現役データサイエンティストが教える「日本語」文書分類

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自然言語処理領域の中でも難易度が高いとされている「日本語」と題材に、データ収集や文書の分割などの前処理を経て、形態素分析による文書分類を行います。
分析に最低限必要なPythonや数学、ニューラルネットワークの基礎もノンストップで学べます。

自然言語処理とチャットボット: AIによる文章生成と会話エンジン開発

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ディープラーニング（深層学習）を利用して、日本語を解析し文章を作成しましょう。
NLPを利用した人工知能チャットボットの構築も行います。

初心者向け

自然言語処理の基本と技術

現在の自然言語処理の技術で実現できるスコープがわかります。
また、現状のビジネスでは何が障壁となるかも書かれているため、これからAI・自然言語処理の勉強をする方にはとても良いと思います。

コピペで簡単実行！キテレツおもしろ自然言語処理 PythonとColaboratoryで身につく基礎の基礎

プログラミング言語Pythonによる自然言語処理を、「面白さ」「ユニークさ」を追求したサンプルプログラムで学べる入門書です。
本当に簡単に実行できます。

中級者向け

15Stepで踏破 自然言語処理アプリケーション開発入門

最初から最後まで一貫して「自然言語処理+機械学習による対話エンジン」を開発することを目的としています。
一つ一つのトピックが対話エンジンを作るために必要な要素なので、興味を持って読み進めることができます。
目的が定義され、課題があり、その解決策を説明する中で、技術を学べる、という構成になっているため、最後までモチベーションを落とさず読み進められます。

ゼロから作るDeep Learning ❷ ―自然言語処理編

本書では、自然言語処理や時系列データ処理に焦点を当て、ディープラーニングを使ってさまざまな問題に挑みます。
word2vecやRNN(リカレントニューラルネットワーク)、LSTMやGRU、seq2seqやAttentionといったディープラーニングを支えるこれら最先端の技術を実装レベルでマスターできます。
超人気の本です。

深層学習 改訂第2版 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)

ベストセラーの改訂版です。
深層学習の概要を知るには、ベストです。

実践 自然言語処理 ―実世界NLPアプリケーション開発のベストプラクティス

本書を読むことで、NLPの要素技術やSNS、Eコマース、医療、金融といった具体的なビジネスへの適用方法に加えて、NLPシステムを開発するためのベストプラクティスを詳しく学べます。

機械学習・深層学習による自然言語処理入門

自然言語処理、また機械学習の非常に基礎的なところから解説されています。
前処理・特徴抽出・学習・評価・配置という機械学習のパイプライン(MLOps)がしっかりと意識されており、どこかを偏重することなくそれぞれ丁寧に解説が行われています。

BERTに関する記載もあります。

物体・画像認識と時系列データ処理入門 [TensorFlow2/PyTorch対応第2版]

本書は、Pythonの外部ライブラリであるTensorFlow2、PyTorchを用いてディープラーニングの基礎理論から画像分類、物体検出、自然言語処理などについて学べる入門書です。

BERT

BERT入門ーープロ集団に学ぶ新世代の自然言語処理

本書では、技術開発はもちろん実務経験も豊富なNLPの専門家集団が、Attention機構、Transformerアルゴリズム、BERTモデルを徹底解説。
プロフェッショナルチームが仕組みを詳しく、現場で使えるコードをやさしく手引きします。

BERTによる自然言語処理入門 ―Transformersを使った実践プログラミング

本書は、自然言語処理の近年における発展に大きな役割を果たし、かつ応用上も有用であるBERTの入門書です。
前半で自然言語処理や機械学習について概説したのち、BERTによって実際にさまざまなタスクを解いていきます。
具体的には、文章分類・固有表現抽出・文章校正・類似文章検索・データの可視化を扱います。

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。

BERT/GPT-3/DALL-E 自然言語処理・画像処理・音声処理

本書では、注目を集めている「自然言語処理」「画像処理」「音声処理」の主要なフレームワークを取り上げ、実際にそれらの実力を試してみることができるように、インストールから各種設定、データセットの準備、学習・推論まで、ステップ・バイ・ステップでていねいに解説しました。

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

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系による自然言語処理の技術内容に関心がある方にはおすすめの本です。

PyTorch自然言語処理プログラミング word2vec／LSTM／seq2seq／BERTで日本語テキスト解析！

自然言語処理で特に重要なディープラーニング技術であるword2vec、LSTM、seq2seq、そしてBERTを取り上げます。
少し難易度が高めの本です。

つくりながら学ぶ！PyTorchによる発展ディープラーニング

ディープラーニングの発展・応用手法を実装しながら学習していきます。
扱う内容

• 転移学習、ファインチューニング：少量の画像データからディープラーニングモデルを構築
• 物体検出（SSD）：画像のどこに何が映っているのかを検出
• セマンティックセグメンテーション（PSPNet）：ピクセルレベルで画像内の物体を検出
• 姿勢推定（OpenPose）：人物を検出し人体の各部位を同定しリンク
• GAN（DCGAN、Self-Attention GAN）：現実に存在するような画像を生成
• 異常検知（AnoGAN、Efficient GAN）：正常画像のみからGANで異常画像を検出
• 自然言語処理（Transformer、BERT）：テキストデータの感情分析を実施
• 動画分類（3DCNN、ECO）：人物動作の動画データをクラス分類

基本的なニューラルネットワークの作り方だけではなく、最新技術についての実装の方法が書いてあり、物体検出、自然言語処理など幅広い範囲まで網羅されています。