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日本語テキスト解析処理を快速プログラミング！
単語／文書の分類、機械翻訳などを実装。
自然言語処理は、検索エンジン、自動要約、機械翻訳、音声認識などで利用される技術です。
PyTorchでは、特にTransformersというBERT系モデルを提供することで、
より簡単にBERTを利用できるようになっています。
本書では、自然言語処理で特に重要なディープラーニング技術である
word2vec、LSTM、seq2seq、そしてBERTを取り上げます。
まず第1章でPyTorchの基本を説明します。そのあと各技術の考え方を説明し、
PyTorchを使ったそれぞれのプログラミング手法を解説します。
それらのプログラミングでは、以下のことなどを目的にしています。
・単語や文書の類似度を測る
・文章内の単語の品詞を分類する
・日英の機械翻訳を実行する
・文書を分類する
・質問／回答タスクを実行する
【本書の構成】
第1章　PyTorchの基礎
第2章　word2vecによる分散表現 ～単語をベクトルで表現～
第3章　LSTMによる時系列データ解析 ～文を単語の系列として解析～
第4章　seq2seqモデルによる機械翻訳 ～ある系列を別の系列に変換～
第5章　事前学習済みモデルBERTの活用 ～タスクに応じてモデルを調整～
付録A　プログラミング環境の構築（Windows）
付録B　本書で解説した主要プログラム集
※本書の内容はPython／PyTorch／機械学習の基本事項を
理解されていることを前提としています。