実践 自然言語処理 ―実世界NLPアプリケーション開発のベストプラクティス

序文

近年、自然言語処理（NLP）は、方法論の面でも、アプリケーションの面でも、劇的な変化を遂げています。方法論の面では、文書を表現する方法から、言語生成の方法まで、さまざまな進歩がありました。それに伴い、オープンエンドの会話システムから、モデルを解釈するために自然言語を使う技術まで、新しいアプリケーションが生まれています。さらに、これらの進歩により、NLPはコンピュータビジョンや推薦システムなどの関連分野にも貢献しています。私の研究室では、Amazon、サムスン、アメリカ国立科学財団からの支援を受けて、これらの分野に取り組んでいます。

NLPがこれらの刺激的な新分野に拡大していくにつれて、NLPの技術を活用したいと考える実務者の数も増えてきました。私が担当しているカリフォルニア大学サンディエゴ校のデータサイエンスコース（CSE 258）は、コンピュータサイエンス学部の中でもっとも受講者が多いコースですが、NLPをベースにしたテーマでプロジェクトに取り組む学生が増えています。NLPは、テキストを使ったアプリケーションを構築したいと考えているエンジニア、プロダクトマネージャー、科学者、学生、愛好家が必要とするスキルとして急速に広まっています。最近は、NLPや機械学習向けの新しいツールやライブラリが充実してきたので、NLPは、より身近なものになりました。しかし、NLPを学ぶためのリソースは、増え続ける多様な人々をターゲットにしなければなりません。このことはとくに、NLPを使い始めた企業や、テキストを扱い始める学生に当てはまります。

ここ数年、Bodhisattwa Majumder氏とは、NLPと対話分野における刺激的な新しいアプリケーションについて共同研究をしてきました。そのため、彼が（Sowmya ...