自然言語処理は、機械学習や人工知能の重要な分野であり、その活用範囲はますます広がっています。
しかし、自然言語処理を学習したくても以下のような疑問をお持ちの方も多いのではないでしょうか。
自然言語処理を学ぶのに最適な本は？
自然言語処理を習得するためのおすすめの講座はどれ？
そこでこの記事では、自然言語処理を身につけたい方に向けて以下の内容を解説します。
これらの本を通じて、自然言語処理の基本から応用まで幅広く学ぶことができ、今後の学習やプロジェクトに役立つ知識を身につけることができるでしょう。ぜひ、参考にしてみてください。
【初級者向け】自然言語処理を学ぶのにオススメの本5選
自然言語処理は、人間が日常的に使う言語をコンピュータに処理させる技術であり、機械翻訳やテキストマイニングなどの応用があります。初心者向けの本は、基本的な概念から始まり、実際のプロジェクトに応用するための手法まで幅広くカバーしています。
これらの本を読むことで、自然言語処理の基礎をしっかりと理解し、実践的なスキルを身につけることができるので、ぜひ参考にしてみてください。
機械学習・深層学習による自然言語処理入門 ~scikit-learnとTensorFlowを使った実践プログラミング~
「機械学習・深層学習による自然言語処理入門」は、自然言語処理の基本から応用までを網羅した実践的な一冊です。
著者の中山光樹氏は、自然言語処理の専門家であり、本書ではscikit-learnやTensorFlowを使ったプログラミングに焦点を当てています。
初めて自然言語処理に触れる人でも理解しやすいよう、丁寧な解説と具体的なコード例が豊富に用意されています。また、実践的なプロジェクトや応用事例を通じて、理論を実際の問題にどう適用するかを学ぶことができます。
この書籍は、機械学習や深層学習に興味がある初学者から中級者まで幅広い層に役立つ一冊です。
自然言語処理〔改訂版〕
「自然言語処理〔改訂版〕」は、自然言語処理の基礎から応用までを網羅した放送大学の教材です。
著者の黒橋禎夫氏は、自然言語処理の世界的な権威であり、本書ではその豊富な知識と経験が活かされています。
内容は初学者向けに基礎的な内容から始まり、段階を追って自然言語処理の技術や手法を解説しています。具体的なアルゴリズムやプログラム例も豊富に取り入れられており、理論だけでなく実践的な知識も身につけることができます。
また、本書は放送大学の教材として作られているため、学習の進め方や補足資料などが充実しており、自己学習にも適しています。
自然言語処理に興味がある学生や研究者、実務者にとって、非常に有益な参考書となるでしょう。
自然言語処理の基本と技術
「自然言語処理の基本と技術」は、著者グラム・ニュービッグ氏と萩原正人氏による自然言語処理の入門書です。
本書は、自然言語処理の基本的な理論から応用までを網羅しており、初心者にもわかりやすく書かれています。具体的なアルゴリズムや手法だけでなく、その背後にある理論や概念にも焦点を当てている点が特徴です。
また、実際の応用例やプロジェクトを通じて、理論を実践にどう活かすかを示しています。さらに、最新の研究動向や技術にも触れながら、自然言語処理の基礎から最新のトピックまで幅広くカバーしています。
自然言語処理に興味を持つ初学者や実務者、研究者にとって、非常に役立つ参考書となるでしょう。
BERTによる自然言語処理入門
「BERTによる自然言語処理入門」は、ストックマーク株式会社編集による、近江崇宏氏、金田健太郎氏、森長誠氏、江間見亜利氏の共著書です。
本書では、最先端の自然言語処理技術であるBERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）を使った実践プログラミングを紹介しています。BERTは、Googleが開発した自然言語処理モデルであり、その高い性能と汎用性から広く使われています。
本書では、BERTの基本原理から始まり、実際のコーディング例や応用事例までを丁寧に解説しています。また、Transformerアーキテクチャについても詳細に説明しており、BERTを理解する上で必要な知識を提供しています。
本書は、BERTを使った自然言語処理に興味を持つエンジニアや研究者にとって、非常に有益な一冊となるでしょう。
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
「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」は、坂本俊之氏による著書です。
本書では、自然言語処理の基礎から応用まで、BERTやGPT-2などの最新技術を使ったプログラミングに焦点を当てています。読者は、実際に手を動かしながら、自然言語処理AIの仕組みや開発手法を理解することができます。
BERTやGPT-2の基本的な概念から始まり、実際のプログラミングに役立つコード例や事例、さらには応用案まで、幅広い情報が網羅されています。
初心者から中級者向けの内容となっており、プログラミング経験の有無に関わらず、自然言語処理AIに興味がある読者にとって価値のある一冊と言えます。
【中・上級者向け】自然言語処理を学ぶのにオススメの本5選
自然言語処理を学ぶ中・上級者向けの書籍は、専門性が高く、実践的な内容が多いです。それらの書籍は、自然言語処理の理論や技術に深く踏み込み、実際のデータや問題に対処するための手法を探求します。
ここでは、そのような中・上級者向けの書籍を5冊ご紹介します。それぞれの書籍は、自然言語処理の高度なテーマや応用に焦点を当てており、実践的なスキルを磨くのに役立つでしょう。
PyTorch自然言語処理プログラミング
「PyTorch自然言語処理プログラミング」は、自然言語処理の基礎から応用までをPyTorchを使って解説した書籍です。著者の新納浩幸氏は、自然言語処理の研究者であり、日本語テキスト解析における豊富な知識を持っています。
本書では、word2vecやLSTM、seq2seq、BERTなどの代表的なモデルを日本語テキストに適用する方法を丁寧に解説しています。PyTorchを使用することで、実際のコードを通じて理解を深めることができます。
自然言語処理における最新の技術を学びたい方やPyTorchを使った日本語テキスト解析に興味がある方におすすめの一冊です。
ゼロから作るDeep Learning ❷ ―自然言語処理編
「ゼロから作るDeep Learning ❷ ―自然言語処理編」は、斎藤康毅氏による自然言語処理入門書です。
本書では、自然言語処理の基本的な理論から実装までを、Pythonを使って詳細に解説しています。初めて自然言語処理に触れる方でもわかりやすく、また、実際のコードを通じて理解を深めることができます。
特に、自然言語処理における代表的なテクニックやアルゴリズム、さらにはWord2VecやSeq2Seq、Attention Mechanism、Transformerといった最新のモデルについても詳しく解説されています。
斎藤氏の丁寧な解説と実践的なアプローチにより、自然言語処理に関する基礎知識をしっかりと身につけることができるでしょう。
機械学習エンジニアのためのTransformers ―最先端の自然言語処理ライブラリによるモデル開発
「機械学習エンジニアのためのTransformers」は、最先端の自然言語処理ライブラリであるTransformersを利用したモデル開発に焦点を当てた書籍です。Lewis Tunstall氏、Leandro von Werra氏、Thomas Wolf氏によって執筆され、実務でのTransformerモデルの活用方法を詳細に解説しています。
本書では、自然言語処理の基礎から始まり、TransformerアーキテクチャやBERT、GPT、T5などの最新モデルについて深く掘り下げています。
さらに、Transformersライブラリの使い方や実装方法、ハイパーパラメータのチューニング、モデルの評価とデプロイメントに関するベストプラクティスまで幅広くカバーしています。
LangChain完全入門
「LangChain完全入門」は、田村悠氏によって執筆された生成AIアプリケーション開発のための入門書です。本書では、大規模言語モデルであるLangChainを使ったアプリケーション開発の手法や技術について詳しく解説しています。
LangChainは、自然言語処理技術を活用したアプリケーション開発に特化した言語モデルであり、文章生成や対話システムなどへの応用が可能です。
本書では、LangChainの基本的な使い方から始めて、実際のアプリケーション開発に必要なテクニックやノウハウを解説しています。また、本書では具体的なコード例や実践的なヒントも豊富に提供されており、初心者から上級者まで幅広い読者に役立つ内容となっています。
LangChainを活用した生成AIアプリケーション開発に興味がある方にとって、必読の書と言えるでしょう。
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
「実践 自然言語処理」は、Sowmya Vajjala氏、Bodhisattwa Majumder氏、Anuj Gupta氏、Harshit Surana氏によって執筆された、実世界での自然言語処理（NLP）アプリケーション開発に焦点を当てた書籍です。
本書では、NLPの基本的な概念から始めて、実際のプロジェクトで必要とされる技術やツール、ベストプラクティスについて詳しく解説しています。具体的には、テキスト分類、情報抽出、機械翻訳など、さまざまなNLPタスクについての解説や実装例が豊富に掲載されています。
また、実世界のデータセットを使用して、実践的な問題に対するソリューションを提供するアプローチも紹介されています。
この書籍は、NLPに興味を持つデータサイエンティストやソフトウェア開発者、研究者にとって価値のある一冊となっています。
【プログラミング言語別】自然言語処理を学ぶのにオススメの本3選
自然言語処理を学ぶ際に、プログラミング言語は重要な要素となります。特定のプログラミング言語を使って自然言語処理を学ぶ場合、その言語に特化した参考書や教材を活用することで効果的に学習を進めることができます。
ここでは、主要なプログラミング言語ごとに、自然言語処理を学ぶのにオススメの本を紹介します。
Pythonで動かして学ぶ 自然言語処理入門
「Pythonで動かして学ぶ 自然言語処理入門」は、自然言語処理をPythonで学びたい初心者向けの書籍です。著者は柳井 孝介氏と庄司 美沙氏で、Pythonを使って自然言語処理の基礎から応用までを学ぶことができます。
具体的なテキストデータの前処理方法や形態素解析、TF-IDFやWord2Vecなどの代表的な手法の解説、さらにはRNNやLSTMを使った文章生成など、幅広いトピックをカバーしています。
実践的な演習やサンプルコードも豊富に用意されており、手を動かしながら自然言語処理を学びたい方におすすめの一冊です。
Pythonではじめる機械学習
「Pythonではじめる機械学習」は、Andreas C. Müller氏とSarah Guido氏による機械学習入門書です。Pythonを使用して機械学習を学びたい初心者向けに書かれており、基本的な概念から実際のプロジェクトへの応用まで幅広くカバーしています。
具体的には、scikit-learnを使ったデータの前処理やモデルの構築、評価方法、さらには機械学習プロジェクトのベストプラクティスなどが解説されています。豊富な図やコード例を交えて理解しやすく説明されており、実際に手を動かしながら学びたい人に適しています。
また、本書は機械学習の基礎をしっかりと理解した後に、応用的なテーマにも触れているため、初学者から中級者まで幅広い層に役立つ一冊です。
C++で学ぶディープラーニング
「C++で学ぶディープラーニング」は、著者の藤田 毅氏によって執筆された、C++を使用してディープラーニングを学ぶための書籍です。本書では、C++を用いてニューラルネットワークを実装する方法や、ディープラーニングの基本的な理論、さらには実践的な応用までを解説しています。
C++は高速かつ効率的な言語であり、ディープラーニングの実装に適しています。
この本を通じて、C++を使用してディープラーニングを学ぶことで、理論を理解しやすくなるだけでなく、自らの手で実装することでより深い理解を得ることができます。また、C++を使用したディープラーニングの知識は、機械学習エンジニアやソフトウェア開発者にとって非常に有用であり、さまざまな分野で活用することができます。
本書は、ディープラーニングとC++を学びたい読者にとって価値のある一冊です。
自然言語処理を本以外で学ぶならオンラインスクールがオススメ
自然言語処理を本以外で学ぶなら、オンラインスクールが非常にオススメです。自然言語処理は、理論だけでなく実際のデータを用いた実践的なスキルが重要です。
オンラインスクールでは、実際のデータを使用してプロジェクトを行うことができるため、理論だけでなく実務でのスキルも身に付けることができます。ぜひ参考にしてみてください。
侍テラコヤ
侍テラコヤは、プログラミング初心者から上級者までを対象とした日本のオンライン教育プラットフォームです。
自然言語処理（NLP）を含む幅広いプログラミング言語や技術を学ぶことができ、Pythonの基礎からデータ分析、機械学習などの実践的なスキルを身につけることが可能です。
現役エンジニアによるマンツーマンレッスンや質問掲示板を通じて、学環のサポートも充実しており、柔軟なスケジュールで学習を進めることができます。無料体験も提供されているため、気軽に試すことができるのも魅力の一つです。
侍テラコヤは、NLPの基礎から応用までを網羅するカリキュラムを提供し、学習者が現実世界の問題解決に必要な知識と技術を習得できるように設計されています。
| 項目 | 概要 |
| 学習サイト名 | 侍テラコヤ |
| 特徴 | ・日本最安級のサブスク型オンラインITスクール ・50種類以上の教材が学び放題 ・Python、Java、Ruby、PHP、C言語、JavaScriptなどの言語や、Webデザイン、ゲーム開発、AWSなどの分野を学べる ・現役エンジニアとのマンツーマンレッスンやQ&A掲示板で質問し放題 ・全額返金保証に対応 ・転職・就職サポート |
| 対象レベル | 初心者〜 |
| 費用 | 月額0円〜（有料プランは税込2,980円〜） |
Udemy
Udemyは、自然言語処理（NLP）を学ぶためのオンラインコースを提供するグローバルな学習プラットフォームです。
このプラットフォームでは、RNN（再帰型ニューラルネットワーク）、LSTM（長・短期記憶）などの技術を含むNLPの基礎から応用までを幅広くカバーしています。AIが文章を自動生成するチャットボットの開発など、実用的なプロジェクトを通じて学習することができます。
また、BERTなどの最新のNLP技術に関するコースもあり、Google Colaboratoryを使用してPyTorchでの実装を学ぶことができます。
Udemyのコースは、自宅で自分のペースで学べるため、忙しい方や自分のスキルを向上させたい方にも適しています。
| 項目 | 概要 |
| 学習サイト名 | Udemy |
| 特徴 | ・プロの講師によるオンデマンドビデオレッスン ・実践的なプロジェクトベースの学習 ・専門の講師陣が質問や疑問に対応 ・ダウンロード可能な資料やサンプルコード |
| 対象レベル | 初心者〜 |
| 費用 | 0円〜（有料プランは税込1200〜27800円） |
Aidemy
Aidemyは、AIプログラミング未経験者でも自然言語処理（NLP）を学べる日本発のオンラインプログラミングスクールです。
このコースでは、Pythonの基礎から始めて、データの前処理、グラフ描画、データスクレイピング、機械学習の概論、教師あり学習などを段階的に学び、最終的には自然言語処理を用いた統計的予測モデルの作成ができるようになることを目指しています。
また、X（旧Twitter）のデータから株価予測を行うなど、実践的な応用課題も含まれており、実世界の問題解決に直結するスキルを身につけることができます。
Aidemyは、24時間以内の返信を保証するチャットサポートや、テレビ電話形式でのメンタリングサポートを提供し、学習者がいつでも質問できる環境を整えています
| 項目 | 概要 |
| 学習サイト名 | Aidemy |
| 特徴 | ・AI技術に特化したオンライン学習プラットフォーム ・実践的なプロジェクト ・専門家による動画講義や実践的な演習問題 ・個別の学習コース＋定期的に開催されるライブセッション ・初心者から上級者までの幅広いレベルに対応 |
| 対象レベル | 初心者〜 |
| 費用 | 0円〜（有料プランは298,000円〜） |
自然言語処理の学習は書籍を活用しよう
自然言語処理は、人工知能や機械学習の分野で重要な役割を果たしています。
本記事では、自然言語処理を学ぶための本を15冊紹介しました。これらの本は、初心者から上級者まで幅広いレベルを対象としており、自然言語処理の基礎から応用までを網羅しています。
各本は、理論やアルゴリズムだけでなく、実際のプロジェクトでの活用例や手法も紹介しています。
自然言語処理は、日々進化している分野です。新たな技術や手法が次々と登場しており、常に最新の情報を追いかける必要があります。
本記事で紹介した本を通じて、自然言語処理の基礎をしっかりと理解し、応用力を高めることができるでしょう。
公式サイトで詳細を見るこの記事の監修者
フルスタックエンジニア
音楽大学卒業後、15年間中高一貫進学校の音楽教師として勤務。40才のときからIT、WEB系の企業に勤務。livedoor（スーパーバイザー）、楽天株式会社（ディレクター）、アスキーソリューションズ（PM）などを経験。50歳の時より、専門学校でWEB・デザイン系の学科長として勤務の傍ら、副業としてフリーランス活動を開始。 2016年、株式会社SAMURAIのインストラクターを始め、その後フリーランスコースを創設。現在までに100名以上の指導を行い、未経験から活躍できるエンジニアを輩出している。また、フリーランスのノウハウを伝えるセミナーにも多数、登壇している。
