自然言語処理の勉強～中間報告①～

今回は、私が取り組んでいる自然言語処理（NLP）の勉強について、中間報告として整理しました。本記事では、書籍や動画を用いた学習内容、進捗状況、感想を詳しくお伝えします。また、学習方法のポイントも最後にまとめていますので、これからNLPの勉強を始める方の参考になれば幸いです。

まずは、書籍を活用した学習について振り返ります。使用した書籍は以下の3冊です。

1. 自然言語処理の基礎

進捗状況
1周目を読み終えました。
感想
書名に「基礎」とありますが、初見ではかなり難しく感じました。基本的な理論や手法が中心に解説されていますが、初心者には少々ハードルが高い印象です。ただ、理解が浅い部分もあったので、しばらく時間をおいてから2周目に挑戦する予定です。

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2. BERTによる自然言語処理入門

進捗状況
1周目を読み終え、書籍内のコードを実際に実装して動作を確認しました。
感想
「とにかく早くBERTを使ってみたい！」という人には最適な一冊です。1～3章では概念を丁寧に説明し、4章以降で実際のコードを用いた解説が始まります。また、コードはGitHubに公開されているため、手軽に実務で応用可能です。私は特に4章と10章のコードを業務に活用する計画を立てています。ただし、BERTの内部構造については深く掘り下げていないため、モデルそのものの詳細を学ぶには別途勉強が必要だと感じました。

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3. ゼロから作るDeep Learning 2 自然言語処理編

進捗状況
現在3章「Word2Vec」を学習中です。
感想
理論と実装の両方をバランスよく学べる点が魅力です。この書籍でもコードがGitHubで公開されており、コピペで動作を確認できるのが助かります。ただし、目次を確認すると、この書籍で扱う範囲はTransformerまでで、BERTの実装については触れていません。そのため、基礎をしっかり理解したい人には最適ですが、BERTを学ぶには追加の学習が必要です。

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次に、動画を活用した学習についての感想です。現在進行中のシリーズを2つ紹介します。

1. AIcia Solid Project「自然言語シリーズ」

2. AIcia Solid Project「線形代数基礎シリーズ」

ここまでの学習をもとに、目的に応じた勉強法を以下のように整理しました。

手っ取り早くBERTを実装したい人
- 「BERTによる自然言語処理入門」を読むだけで十分です。モデルの概要を知りたい場合は、AIcia Solid ProjectのBERTに関する動画も合わせて見ると良いでしょう。
内部構造を理解したうえでBERTを実装したい人
- 「AIcia Solid Project-自然言語シリーズ」を全て視聴した後、「BERTによる自然言語処理入門」に進むのがおすすめです。
時間をかけて理論からしっかり学びたい人
- 「AIcia Solid Project」シリーズで基礎を固めた後、「ゼロから作るDeep Learning 2 自然言語処理編」⇒「BERTによる自然言語処理入門」⇒「自然言語処理の基礎」と進むと、着実に理解を深められます。