| 1.
図書 |
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柳井孝介, 庄司美沙著
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概要:
本書は、Pythonでプログラミングをした経験のある読者が、各種オープンソースソフトウェア(OSS)やライブラリを利用して、自然言語処理を行うWebアプリケーションを作って動かし、自然言語処理を体験するための書籍です。またその中で、自然言語
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処理に関連するさまざまな概念や手法、簡単な理論についても学ぶことができ、本格的な学習の前段階としても最適です。
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| 2.
図書 |
図書
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佐藤大輔 [ほか] 共著
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概要:
BERTの登場により、自然言語処理(NLP)におけるAIのビジネス適用が劇的に進展し、続々と新しい技術が生まれています。主流となったBERTをきちんと理解すれば、新世代のNLPにキャッチアップできます。本書では、技術開発はもちろん実務経験も
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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。
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| 3.
図書 |
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Lewis Tunstall, Leandro von Werra, Thomas Wolf著 ; 中山光樹訳
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概要:
「Hugging Face Transformers」を使った自然言語処理の解説書。2017年の登場以来、Transformerと呼ばれるアーキテクチャを使った大規模なモデルが急速に普及しています。本書では、Hugging Faceの開発者
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らが、「Hugging Face Transformers」を使って、これらの大規模モデルを学習しスケールする方法をわかりやすく紹介します。テキスト分類、固有表現認識、テキスト生成、要約、質問応答といったタスクだけでなく、蒸留、量子化、枝刈り、ONNX Runtimeといったモデルの高速化技術、ラベル付きデータが少ないときに使えるゼロショット学習や少数事例学習、その他、多言語転移やドメイン適応といった類書では扱っていない技術についても解説しています。
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