学習ロードマップ
実践 NLP(自然言語処理)
Python 前処理から伝統 NLP、単語ベクトル、Transformer と Hugging Face 実装までを 5 冊で通し、実務フローを掴む。
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学習ロードマップ
Python 前処理から伝統 NLP、単語ベクトル、Transformer と Hugging Face 実装までを 5 冊で通し、実務フローを掴む。
このロードマップが扱うもの
- Python は書けるが自然言語処理の全体像がまだ見えていないエンジニア - word2vec や BERT を「名前だけ知っている」状態から、自分の手で動かせる状態に進みたい中級者 - 検索・分類・要約・対話といった NLP 応用を業務に載せる必要があるデータサイエンティスト / バックエンド開発者
このロードマップの全体像
ロードマップ
第 1 章
Python と Colaboratory を使い、遊びながら自然言語処理の前処理や生成に触れる入門。まず「手元で動く」感覚をここで獲得する。
形態素解析から構文解析、機械翻訳、対話まで広く扱う放送大学テキスト。深層以前の語彙と手法を押さえ、NLP の地図を描き直す。
word2vec・RNN・LSTM・seq2seq をゼロから実装する定番書。単語ベクトルと系列モデルの数式と挙動を、自分の手で腹落ちさせる。
言語モデル・系列変換・Transformer・事前学習モデルを体系的に解説する教科書。現代 NLP の共通言語をここで固め、応用に耐える土台にする。
Hugging Face 開発者による実装書として、分類・生成・QA・多言語など実務タスクへの適用を学ぶ。ロードマップの応用到達点として置く。