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書籍:テキスト処理の要素技術
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テキスト処理の要素技術
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この本は私の唯一の単著です。
おすすめする方
- これから自然言語処理の勉強をしたい方
- （既存のツールを単に使うのでなく）自然言語処理の実装をしたい方
- 既存のツールやライブラリを試してみたがいい結果が得られなかった方
おすすめしない方
- 既存ツールのインストールや使い方が知りたい方
- 日本語以外の言語処理についても知りたい方
- 学問としての自然言語処理を体系的に知りたい方
- 言語処理学会年次大会での発表経験者
- 機械学習や深層学習を使わないと意味がないと考えている方
目次
- 第1章 基礎知識
- 1.1 集合の類似度
- 1.2 形態素解析器
- 1.3 日本語の品詞
- 1.4 コーパスと単語統計
- 1.5 n-gram
- 1.6 本章のまとめ
- 第2章 システム例：類似文書の提示システム
- 2.1 システム１：TF-IDFを用いたシステム
- 2.2 システム１の実行例
- 2.3 システム２：Doc2Vecを用いたシステム
- 2.4 システム２の出力例
- 2.5 本章のまとめ
- 第3章 前処理を行う
- 3.1 整形とクリーニング
- 3.2 単語分割
- 3.3 文字種の統一
- 3.4 表記ゆれ
- 3.5 前処理ツール
- 3.6 本章のまとめ
- 第4章 似た単語を探す
- 4.1 表記の類似度
- 4.2 編集距離
- 4.3 シソーラス
- 4.4 単語間の意味距離
- 4.5 コーパスを用いた単語の類似度計算
- 4.6 単語分散表現
- 4.7 本章のまとめ
- 第5章 単語の重要度を計算する
- 5.1 はじめに
- 5.2 TF-IDF値
- 5.3 TF-IDFを使う上での注意点
- 5.4 TF-IDFの改良
- 5.5 自然言語処理的な改良
- 第6章 似た文を探す
- 6.1 文中の単語の一致による文類似度
- 6.2 単語n-gramの一致
- 6.3 BLEU
- 6.4 ROUGE
- 6.5 構文的な一致
- 6.6 似たテキストを探し出すには？
- 6.7 本章のまとめ
- 第7章 テキストを短くする
- 7.1 自動要約の分類
- 7.2 重要文抽出
- 7.3 文と文の関係性を考慮
- 7.4 文圧縮
- 7.5 本章のまとめ
- 第8章 テキストを検索する
- 8.1 転置インデックス
- 8.2 不要語
- 8.3 クエリ拡張
- 8.4 単語分割の長さと検索結果の関係
- 8.5 単語n-gramによる検索
- 8.6 文字n-gramによる検索
- 8.7 検索逃れ
- 8.8 検索結果の順位付け
- 8.9 本章のまとめ
- 第9章 テキストをフィルタリングする
- 9.1 キーワードによるフィルタリング
- 9.2 ナイーブベイズ分類器
- 9.3 k近傍法
- 9.4 サポートベクトルマシン
- 9.5 本章のまとめ
- 第10章 システムを評価する
- 10.1 クローズドテストとオープンテスト
- 10.2 交差検証
- 10.3 適合率と再現率
- 10.4 どの評価尺度を用いるべきか
- 10.5 マイクロ平均とマクロ平均
- 第11章 より高度な処理を行う
- 11.1 構文解析
- 11.2 意味解析
- 11.3 本章のまとめ
- 第12章 さらに勉強したい方は
- 12.1 書籍を読む
- 12.2 論文を読む
- 12.3 学会に参加する
- 12.4 大学の研究室に入る
- 12.5 自然言語処理の勉強をしよう
.gz · 最終更新: 2021/03/16 11:28 by admin