自然言語処理・テキストマイニングの勉強におすすめの本5選！【2024年】

機械学習技術の発展により、自然言語処理・テキストマイニング分野でも機械学習を活用する動きが活発になっています。

当記事では、

について解説します。

自然言語処理・テキストマイニングの勉強におすすめの本5選

自然言語処理・テキストマイニングの勉強におすすめの本を5冊紹介します。

機械学習・深層学習による自然言語処理入門

初学者にもわかりやすく、機械学習の基礎と自然言語処理について解説している1冊です。

高度なアルゴリズムや最新技術については解説されていませんが、実務で使うには問題ないでしょう。

数式は少なめなので、ライブラリを組み合わせて使うPythonエンジニア寄りの内容になっています。

入門 自然言語処理

オライリーから出ている自然言語処理の入門書です。中で使用されている言語はPython。

Pythonによる自然言語処理の「理論」と「実践」をバランスよく学べる、自然言語処理の実践的入門書です。

CabochaなどのPythonのライブラリも紹介しており、リファレンス代わりにそばにおいておくのもおすすめの1冊です。

言語処理のための機械学習入門

自然言語処理に限らず、機械学習・統計学の基礎についても解説している本です。

学部生が機械学習や自然言語処理の勉強を始めるとき、最初に渡す先生も多いと言われています。

数式も交えて解説しているので、ライブラリを使うだけでなく、きちんとアルゴリズムを理解しながら学習したい人におすすめです。

ゼロから作るDeep Learning 自然言語処理編

Deep Learning（ディープラーニング：深層学習）を使った自然言語処理の入門書です。

こちらもオライリーさんからの出版で、ゼロからディープラーニングを用いた自然言語処理プログラムを実装する1冊です。

本書ではディープラーニングを「ゼロから作る」ので、多くの実装や実験、そして時間を必要としますが、その分ほかの入門書では得られない深い学びを得られるでしょう。

オライリーさんは他にも自然言語処理や深層学習など機械学習系の本をたくさん出しているので、気になる人は下記の記事もご覧ください。

深層学習による自然言語処理

機械学習、特にニューラルネットワークに関する知識を持っている人向けに書かれた本です。

ニューラルネットワークの発展としての深層学習ですが、本書ではアルゴリズムについての知識があることは前提として、いかにそれを自然言語処理の問題に適用させるかについて解説しています。

中級者以上の内容になっているので、機械学習やニューラルネットワークに関する知識がまだ浅い人は、他の本を読んでから挑戦した方が良いかもしれません。

深層学習の本については下記の記事で詳しく紹介しています。

まとめ

今回は「自然言語処理・テキストマイニングの勉強におすすめの本」について解説しました。

自然言語処理はこれからますます需要が高まる技術です。

今のうちに自然言語処理技術を習得して、上手く波乗りする準備をしてはいかがでしょうか？

では、また。