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黒橋禎夫、柴田知秀『自然言語処理概論』


良書。200ページに満たない薄い本なれど、自然言語処理について大概のことが簡潔に書いてある。前半では形態素、構文、語の意味、文の意味、文脈の解析と徐々に範囲を拡大しつつ、それぞれの分野でどのような分析がなされているのか、代表的なところを書いている。後半ではニューラルネット、情報抽出、情報検索、トピックモデル、機械翻訳、対話システムといった話題を扱う。

とても簡潔に書いてあるので、もちろんこれだけでは詳細は分からない。しかし基本的な問題意識や、アプローチについては明快。私の関心の範囲からは、word2vecの解説(p.98-103)などはとても分かりやすい。一方で、トピックモデルでベイズ統計からLDAに至る解説(p.144-152)は、やはり難しかった。他には、どの単語がどの単語にかかっているかを分析する、グラフに基づく依存構造解析(p.47-52)や、統計的機械翻訳のIBMモデル(p.156-162)などが面白かった。

参考文献一覧が巻末にまとめて挙げられている。だが章ごとにだいぶ内容が違う本なので、章ごとに参考文献が挙げられている方が良かった。自然言語処理の各分野への入門書となるものなので、興味を持った章で参考文献に当たっていけるようになっているとよいのでは。
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