感想・レビュー
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人が言葉を習得する起源まで辿れそうで面白い。創発モデル関連で、昔触れていたヒュームの観念論は的を射ていたんだなと個人的に嬉しい（人の中に元から概念はなく、当初カオス状態のインプットが類似性や順番をもとに観念としてでき上がる）。この本の6年後くらいで生成AIが猛威を奮っているスピード感が恐ろしい。

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コメント(0)2024/01/31

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自然言語処理の概要や課題を把握するのに良い本でした

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コメント(0)2022/05/07

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自然言語処理編

ナイス ★2

コメント(0)2022/04/08

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ネタバレ「機械翻訳の現在と未来」の章を読みたくて図書館で借りる。夏目漱石は「I love you.」を和訳した時日本の文化と原文の意味を汲み取って「月がきれいですね」と訳した、と。機械翻訳は人間の感性を超えるのか…。

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コメント(0)2019/10/11

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自然言語処理全体を見返す機会がなかなかなかったので嬉しいし、論文探しもはかどりそうだ。それに刺激に満ちている。共起を用いての意味の表現や、論理と確率の融合など、自分が特に興味を持っていた分野も、その系譜をうかがい知ることができ、改めて設計をよく吟味できそうに思う。論理と確率の議論を含む終盤部分は不意打ち的に難しかったので、中盤以降のナンプレを統計力学的に考える議論で知的好奇心を温めたら、その勢いで乗り越えるのが良さそうだ。

ナイス ★3

コメント(0)2019/05/20

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近年になって盛り上がりを見せている統計的自然言語処理の技術に関して、内容は難しいながらも、要所を簡潔にまとめていて、ザックリと学ぶ意味では良書であります。こちらの本を起点に、興味ある分野/技術を見つけて、その分野/技術の専門書を読むと行った使い方が良いと思う。

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コメント(0)2018/08/09

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LDAなどトピックモデルをはじめ，統計的自然言語処理の入り口を紹介した書籍。企業や大学で活躍している研究者が寄稿している。　統計的自然言語処理の目的意識や概要を知るにはよいが，各章数ページずつなので，アルゴリズムを詳細に知りたい場合は講談社　機械学習プロフェッショナルシリーズ「トピックモデル」などが参考になると思う。ただ，試しに動かしたいときに使うライブラリ群が紹介されているのはありがたい。

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コメント(0)2018/01/28

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難しいよ。

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コメント(0)2017/09/08

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概要のきっかけを掴めた気がした？先は長いことを理解力のなさで理解した。

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コメント(0)2016/04/23

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円城塔「海に溺れて (2) 対話」点訳

ナイス ★1

コメント(0)2016/04/19

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自然言語処理界隈の著名な研究者の方々がコラムを執筆している本。しかし、それほど目新しい内容は無いので、中級者以上の人が知識を整理するために読む本という感じ。自然言語処理入門者が読むには、説明が簡潔過ぎるので入門者にはあまり向いていないと思う。トピックモデル、言語モデル、ニューラルネット、構文解析、統計的機械翻訳などなど幅広く説明されています。

ナイス ★2

コメント(0)2016/03/02

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