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入門 自然言語処理 大型本 – 2010/11/11

Steven Bird (著), Ewan Klein (著), Edward Loper (著),
3.6 5つ星のうち3.6 14個の評価
すべての形式と版を表示
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自然言語処理の概念から実践までを詳説
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  1. ISBN-10
    4873114705
  2. ISBN-13
    978-4873114705
  3. 出版社
    オライリージャパン
  4. 発売日
    2010/11/11
  5. 寸法
    2.5 x 19 x 24 cm
  6. 本の長さ
    592ページ
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商品の説明

著者について

Steven Bird （スティーブン・バード）：メルボルン大学のコンピュータサイエンスおよびソフトウェアエンジニアリング専攻准教授であり、ペンシルバニア大学の言語データコンソーシアムではシニアリサーチアソシエイトも務める。2009年にはコンピュータ言語学会の会長に就任。

Ewan Klein （エワン・クライン）：エジンバラ大学情報学部の言語テクノロジーの教授。1978年にケンブリッジ大学でセマンティクスで博士号を取得。ELSNETの創設メンバーでもある。

Edward Loper （エドワード・ローパー）：ペンシルバニア大学で、自然言語処理のための機械学習で博士号を取得したばかりの新進気鋭の学者。NLTKの開発者でもある。

登録情報

  • 出版社 ‏ : ‎ オライリージャパン (2010/11/11)
  • 発売日 ‏ : ‎ 2010/11/11
  • 大型本 ‏ : ‎ 592ページ
  • ISBN-10 ‏ : ‎ 4873114705
  • ISBN-13 ‏ : ‎ 978-4873114705
  • 寸法 ‏ : ‎ 2.5 x 19 x 24 cm
  • カスタマーレビュー:
    3.6 5つ星のうち3.6 14個の評価

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上位レビュー、対象国： 日本

孫卓然
5つ星のうち5.0 研究なために、この本を買った
2014年8月6日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
大学院1年生として、自然言語処理の研究してるため、この本は本当に良い教科書です。
内容は詳しいし、説明もわかりやすいです。先生もこの本をお薦めです。
9人のお客様がこれが役に立ったと考えています
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 レポート
ねてたひと
5つ星のうち4.0 学生にはお勧め
2010年11月24日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
まだ全て読んではいないのですが
リファレンス的な用途においては良書だと思います
（そもそもリファレンス的な自然言語処理の本なんて数えるほどしかないと思いますが）

恐らく言語の専門家や研究室が「喜んで読む」ものではなく、「とりあえず買っておく」類の物でしょう
しかし専門外の学生、特に専門外なのに研究で自然言語を扱おうとしている学生（私）からしてみればかなりありがたい網羅度だと思います
参考文献も豊富ですしね

もう三つ、この本の特徴を揚げたいと思います
・自然言語理解について載っている本（珍しい）
・PythonのみならずCabochaなど、実際に研究にしてみようと思ったときに使うかもしれないツールについて解説が載っている（珍しい）
・翻訳本なのに読みにくくない（「内容が簡単だ」とは口が裂けても言えませんが）

これだけでも、人によってはありがたいのではないでしょうか
27人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
 レポート
np
5つ星のうち2.0 Pythonによる自然言語処理の初歩
2010年11月17日に日本でレビュー済み
前半はPython言語の初歩の学習とコーパスの使い方、後半はやっと自然言語処理らしき説明がありますが入門というより入門以前の内容で初歩的です。自然言語処理の入門書を求めている方は他書をあたった方がいいでしょう。原書が「Natural Language Processing with Python」なのに「Python」の部分を意図的にタイトルから外してるようで、自然言語処理の本を求めて買うと内容がPython関係なものがほとんどでびっくりします。立ち読みしてからの購入をお勧めします。内容はPythonの入門も自然言語処理の入門もともに不十分で中途半端です。Pythonがはじめての人は途中で挫折するでしょう。膨大な練習問題がありますが、回答例がないので独習には不向きです。PythonとNLP(Natural Language Processing)に興味がある人にはいいでしょうが、その他の人間には無価値です。「入門自然言語処理」というタイトルをつけてほしくなかった。
42人のお客様がこれが役に立ったと考えています
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Amazon Customer
5つ星のうち4.0 入門ですから
2013年5月29日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
Pythonは入門書を読んだ程度、そのほかのプログラミング言語はそれなりに経験があります。内容的に中途半端というご指摘もあるようですが、入門なんですから、こんなものではないかなと思います。この分野(NLP)は広げていくと色んな事が出来そうだというイマジネーションはかき立ててくれました。分厚い本でしたが、実際に手を動かしながら読み進めていくのが楽しくて、あまり苦もなく完走できました。
ただ、星が1個少ないのは、特に日本語版に追加された12章について、けっこう間違いが気になったから。Webでも同じ文章が公開(「NLTK 日本語」で検索してください)されていて、多少アップデートがあるものの、Web版の通りにやってもダメで試行錯誤しないと行けない部分があったので、特にいきなり12章からやってしまうとドツボにはまるかもしれません。私が持っているのは2010年の初版(購入は2013年)なので、今後改訂版などが出てくれると良いですね。
20人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
 レポート
もこ
5つ星のうち3.0 買う必要はないです。
2014年4月22日に日本でレビュー済み
当たり前ですが、英語用です。
日本語向けの内容は後付けされていますが、
その内容が webサイトにまるまる載っている。
http://nltk.googlecode.com/svn/trunk/doc/book-jp/ch12.html

日本語解析だけなら、webサイトで十分です。

本はめっちゃ分厚い。
その大半が英語の解析方法、python の初心者向けの解説です。

正直、python の解説が入門書レベルで邪魔だった。
python 初めてで自然言語処理をやる人は買うのもありだと思います。
20人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
 レポート
Yoh Okuno
5つ星のうち5.0 Pythonを用いた実践的な自然言語処理のガイドブック　日本語処理もあるよ！
2010年11月12日に日本でレビュー済み
この本の内容は原著のNatural Language Processing with Pythonと同じく、NLTKというライブラリを使いながら自然言語処理の入門的な内容を実習形式で学んでいくことのできる良書です。「言語処理のための機械学習」とも違って、機械学習以外の言語学的な知見を使った処理も取り入れています。

日本語処理については新しく書き下ろされた12章で扱っており、文字コードの問題から形態素解析・構文解析（係り受け解析）・意味解析・かな漢字変換と濃い内容が目白押しです。原著も分厚かったですが、邦訳はさらに分厚い。

Pythonということで尻込みしてしまう人もいるかもしれませんが、世界的には圧倒的に普及しており、日本でもこれから徐々に増えてくると思うので、この機会にマスターしておくといいことがあるかもしれません。
30人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
 レポート
赤井
5つ星のうち4.0 目次
2022年2月13日に日本でレビュー済み
１章　言語処理とＰｙｔｈｏｎ
２章　テキストコーパスと語彙資源へのアクセス
３章　生テキストの処理
４章　構造化されたプログラムを書く
５章　単語の分類とタグ付け
６章　テキスト分類の学習
７章　テキストからの情報抽出
８章　文構造の分析
９章　素性ベースの文法の構築
１０章　文の意味の解析
１１章　言語データの管理
１２章　Ｐｙｔｈｏｎによる日本語自然言語処理
1人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
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Amazon Customer
5つ星のうち4.0 言語を分析することに興味がある人に
2010年11月23日に日本でレビュー済み
自然言語処理といっても多分いろいろあるのだと思いますが、「単純な言語モデルでも大量のデータと高度な統計処理を組み合わせるとびっくりするような結果を引っ張り出せる」みたいな派手(?)な話というよりは正攻法で言語の分析にアプローチする内容が紹介されています。

オライリーから出ているということでプログラマ向けという先入観が生じそうですが、たとえば言語学者が自分の研究のためのツールとしてNLTKを使いこなせるようにするとか、自然言語処理関連の研究者が計算機科学や言語学の成果を知る、といったシチュエーションを想像したほうがしっくりくると思います。

一方で市井のウェブ技術者がこれを読んで仕事にすぐ使うというのはちょっと想像しづらいです（「いや、皆結構こういうことをしてるんだ」ということだったらすみません）。そういう人は4章までは子供むけみたいな易しい内容で8章以降は自分に全然関係のない話だと思うかもしれません。

翻訳についてですが、専門をまたがる内容について技術書の出版社が手掛けるということで不安がありましたが、言語学関連の用語などもほとんど正しい（というか定番となっている）訳語が採用されており、基本的には信頼するに足るという印象を受けました。たとえば「下位範疇化」「構成素構造」など。ただし「談話表現構造」「談話表現理論」については「談話表示」という訳語のほうが一般的だと思います。
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