自然言語処理エンジニアを目指したい方が読むと良いオススメの書籍５選

自然言語処理エンジニアを目指したい方が読むと良いオススメの書籍５選を紹介します。

＊AIに関して勉強したい方は下記の２つご利用ください！
AI Academy
無料でPythonや機械学習、ディープラーニングが学べるオンラインAIプログラミング学習サービス
*一部コンテンツは月額980円にて全て利用可能。
AI Academy Bootcamp
個人向け2ヶ月12万円で受講可能な、受講後すぐに業務で使える分析力を身に着けられるAI・データ活用ブートキャンプ

読む順番

読む順番として、①Pythonを用いて自然言語処理アプリケーション開発→②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~→③自然言語処理 →④ゼロつく❷→⑤深層学習による自然言語処理が良いです。
※scikit-learn等や機械学習の理論は既知とします。

①自然言語処理アプリケーション開発

PythonとKerasを用いて自然言語処理アプリケーション開発までが学べます。
自然言語処理の基本的な解説から、対話エージェントを作る過程で、
前処理や形態素解析、特徴抽出や 特徴量変換、モデル開発、評価といった一連の流れから、RNNやハイパーパラメータ探索までこれ１冊で身につけられます。自然言語処理アプリケーション開発をしたいエンジニアの方には打って付けの良書です。
難易度：レベル１（Python文法終了＆機械学習入門とscikit-learnによる機械学習プログラミングの一連をやっていると読めます。）

③自然言語処理

自然言語処理の理論がしっかり学べる１冊です。
しかし、深層学習以前の自然言語処理に関して記載されており、深層学習による自然言語処理に関しては触れられていません。
そのため、深層学習による自然言語処理に関しては後述する機械学習プロフェッショナルシリーズの本を読むと良いです。
難易度：レベル２（数学が苦手な方は読むの辛いかもしれません。理系出身レベルだと読めます。）

④ゼロから作るDeep Learning❷

ゼロから作るDeep Learning①はニューラルネットワークの基礎理論と実装が学べる大変わかりやすい良書ですが、その続編がこちらです。
Word2Vec、Doc2Vec、RNN、LSTM、GRU、seq2seq、Attentionといった技術をpythonでスクラッチしながら身につけられます。
レベル２〜３（一定の数学レベルとニューラルネットワークの理論とPythonなどを用いたスクラッチによる実装ができている方だと理解できます。）

⑤深層学習による自然言語処理

中級者向けの内容ですが、言語処理における深層学習の基礎がしっかり学べます。注意として、難易度が先ほどの３冊より格段に上がるため、ゼロつく❷まで読み終えた後に読むと内容が入ってくるようになります。
レベル４（上記３冊読めるレベルであれば頑張れば読めます。）

③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~

自然言語処理の一連の流れが学べる実装スキルを身につけたいエンジニアにオススメの１冊です。
前処理と特徴エンジニアリングにしっかり章を割いているところがgoodです。
難易度：レベル１〜２

※scikit-learn等や機械学習の理論を学びたい方は下記がオススメです。
Pythonではじめる機械学習 ―scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎
難易度：レベル１

[第2版]Python 機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践
難易度：レベル２〜３

最後に

この記事では、自然言語処理エンジニアを目指したい方が読んでおくと良い書籍を紹介いたしました。
どの書籍もとても良い本なので、自分のレベルに合った本を選んでみてください！

＊AIに関して勉強したい方は下記の２つご利用ください！
AI Academy
無料でPythonや機械学習、ディープラーニングが学べるオンラインAIプログラミング学習サービス
*一部コンテンツは月額980円にて全て利用可能。
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個人向け2ヶ月12万円で受講可能な、受講後すぐに業務で使える分析力を身に着けられるAI・データ活用ブートキャンプ