自然言語処理を勉強している話

現在のプロジェクトで自然言語処理（NLP）の実装が必要となりました。具体的に言うと、BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）の実装が来月からスタートします。そのため、自然言語処理についての理解を深める必要があります。本記事では、筆者がどのように勉強しているか、学習に使用しているリソースを紹介します。

自然言語処理の重要性

自然言語処理は、人間の言葉をコンピューターが理解し処理するための技術です。検索エンジン、音声認識、機械翻訳、チャットボットなど、幅広い分野で応用されています。特に近年、BERTやGPTなどの大規模モデルの登場により、NLPの精度が飛躍的に向上しました。プロジェクトにおける自然言語処理の重要性を再確認しながら、学びを進めています。

動画での学習

まず、筆者が初めに手を付けたのはYouTubeの学習動画です。特に「アイシア」というチャンネルを活用しています。このチャンネルでは、自然言語処理モデルの仕組みやその応用方法が丁寧に解説されています。特に以下のシリーズが役立ちました。

自然言語シリーズ
tf-idfやRNN（再帰型ニューラルネットワーク）、LSTM（長短期記憶）、そしてTransformerやBERTまで、主要なモデルの基礎と概要を学べます。
Deep Learningシリーズ
自然言語処理の根幹を支える深層学習の基本を理解するのに役立ちます。

また、話がそれますが、同チャンネル内の「行列シリーズ」も勉強しました。自然言語処理は線形代数に基づいた行列計算が不可欠であり、例えば単語埋め込みやTransformerの計算でその知識が必要となるためです。この動画で理論の背景にイメージを持つことから学び始めたのは、自分にとって良いアプローチだったと思います。

書籍での学習

次に、書籍を使った学習について紹介します。以下の3冊を購入し、プロジェクトに備えています。

自然言語処理の基礎
職場で紹介され、購入しました。この本は自然言語処理の基礎的な理論から実践までカバーしており、初学者にも分かりやすい内容です。単語のベクトル化、基本的なアルゴリズム、応用事例が簡潔にまとめられており、全体像を把握するのに最適な一冊です。

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BERTによる自然言語処理入門
プロジェクトで必要になるBERTの実装に向けて購入しました。この本では、BERTのモデル構造や動作原理について詳しく解説されています。特に、事前学習とファインチューニングの違い、具体的なタスクへの応用例（質問応答や文章分類など）が理解しやすく書かれています。

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ゼロから作るDeep Learning 2 自然言語処理編
実際にコードを書きながら学習するために選びました。この本では、RNNやLSTMなどの系列モデルからTransformerモデルの実装まで取り扱っています。理論を学ぶだけでなく、自分の手を動かしてコードを試すことで、より深く理解できるかとおもいます。

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自然言語処理の学びを進める上でのポイント

自然言語処理を学ぶ際には、理論と実践のバランスが重要だと感じています。動画で全体像を掴み、書籍で詳細を補完しつつ、自分でコードを書くことを意識しています。また、学びを進める中で以下のポイントを意識しました。

基礎を固めること
tf-idfや単語埋め込みなどの基本的な技術からスタートし、段階的に高度なモデル（Transformer、BERTなど）に移行しました。
実践を重視すること
コードを書いて動かすことで、単なる理論の学習では得られない深い理解が得られます。
関連分野の知識を補うこと
線形代数や微分積分、確率統計などの数学的な背景も学び直しました。これらはモデルの動作を正しく理解する上で欠かせません。