自然言語処理入門

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プロンプトを書く上で、自然言語処理の理解は必須です。自然言語処理の基本知識を体系的に解説し、演習問題、プロンプトエンジニアにとってなぜ必要なのかもセットで、まとめました。僕自身も…

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【第1回】基本的な概念の実習と理解：自然言語処理の教科書

※この記事のコードはすべてPythonです概要自然言語処理（NLP）は、人間の言語をコンピュータに理解させるための技術のことを指します。NLPは、情報検索、機械翻訳、感情分析、質問応答システムなど、さまざまなアプリケーションに使用されています。この章では、NLPの基本的な概念と実習に焦点を当て、プロンプトエンジニアとしての能力を高めるための知識を提供します。今回のトピック: トークン化、ステミング、レンマタイゼーション POSタギング 1. トークン化、ステミン

【第2回】ディープラーニングの基本: Transformer、BERT、GPT-3/4：自然言語処理の教科書

1. 概要ディープラーニングとは? ディープラーニングは、ニューラルネットワークの深い層を使用してデータを学習する機械学習の一分野です。ディープラーニングのモデルは、大量のデータを用いて訓練され、非常に高い表現力を持っています。特に、自然言語処理(NLP)の分野では、ディープラーニングの技術が多くのブレイクスルーをもたらしています。 Transformer アーキテクチャ Transformer アーキテクチャは、2017年に"Attention Is All You

【第3回】単語埋め込みとベクトル表現: Word2Vec, FastTextの理解と実習：自然言語処理の教科書

1. 概要1.1 単語埋め込み (Word Embeddings) 単語埋め込みとは、テキスト内の単語やフレーズを固定長のベクトルとして表現する技術のことを指します。これにより、テキストデータを数値的に扱いやすくなり、計算機上での処理が効率的に行えます。また、単語埋め込みは単語間の意味的な関係性も捉えることができ、例えば「王」と「男」の関係が「女王」と「女」の関係と類似しているといった意味的な関係をベクトルの形で捉えることができます。 1.2 Word2Vec Word

【第4回】テキスト分類とクラスタリング：自然言語処理の教科書

1. 概要 (Overview)テキスト分類とクラスタリングは、大量の文書やテキストデータを分析し、関連性やカテゴリーに基づいて整理するための重要な手法です。これらの技術は、ウェブページの分類、ニュース記事のトピック分析、顧客のフィードバックの感情分析など、多岐にわたるアプリケーションで使用されます。 TF-IDFの理解と実習 TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) は、文書中の単語の重要度を評価するための統計

【第5回】情報抽出: ネームドエンティティ認識 (NER)：自然言語処理の教科書

1. 概要ネームドエンティティ認識 (NER)とは? ネームドエンティティ認識 (Named Entity Recognition, NER) は、テキストから特定の情報（名前、場所、日付、組織など）を識別・分類する技術の一つです。これは、情報検索、質問応答、機械翻訳、知識グラフの構築などの多くのNLPアプリケーションで中心的な役割を果たしています。 NERの重要性情報の海の中で、特定の情報を迅速に見つけ出すことは非常に価値があります。例えば、ニュース記事から主要な人

【第6回】対話システム: インテント認識と応答生成の理解と実習：自然言語処理の教科書

1. 概要 (Overview)対話システムは、人とコンピュータが言語を用いて対話を行うシステムを指します。近年のAI技術の進展により、対話システムは日常の生活やビジネスの現場での利用が増えてきました。このトピックでは、対話システムの中心的な技術である「インテント認識」と「応答生成」の基本的な理解と、それを実際に実習する方法を学びます。インテント認識インテント認識は、ユーザーの発話からその意図や目的を特定する技術です。例えば、ユーザーが「今日の天気は？」と質問した場合

【最終回】評価と最適化：自然言語処理の教科書

1. 概要 (Overview)自然言語処理 (NLP) のモデルを訓練するとき、そのモデルがどれだけ性能が良いのか、または問題点が何かを正確に把握するために、評価は不可欠です。評価メトリクスは、モデルの予測の質や精度を数値で示す手段となります。一方、ハイパーパラメータは、学習プロセスの前に設定されると、モデルの性能や学習の速度に大きな影響を与えることが知られています。これらのハイパーパラメータを最適に調整することで、モデルの性能を向上させることができます。 7.1 NLP