自然言語処理を学ぶ上でおすすめの参考書

自然言語処理（Natural Language Processing, NLP）は、人間が日常的に使っている言葉（自然言語）をコンピュータに処理・理解させるための技術です。

かつては言語学的なルールに基づいたアプローチが中心でしたが、現在は大規模言語モデル（LLM）に代表されるディープラーニングと統計的手法が主流となり、AI研究の中で最も劇的な進化を遂げている分野の一つです。

本記事では、NLPのおすすめの参考書とトップカンファレンスを紹介します。

おすすめの参考書

自然言語処理

日本のNLP研究の第一人者による教科書。形態素解析から意味解析、知識処理まで、分野の全体像を「正しく」俯瞰するのに最適です。

ゼロから作るDeep Learning ２ ―自然言語処理編

数式とコード（Python）を1対1で対応させながら、Word2VecからRNN、Attentionまでを「自分で作る」ことで深く理解できます。現代主流のモデルアーキテクチャである、Transformerの記述が少ないので他の書籍で勉強しましょう。

大規模言語モデル入門

2023年〜2024年にかけてのLLMブームの中で出版された、非常に評価の高い一冊。Transformerの仕組みから、BERT、GPTの学習、ファインチューニングまでを網羅しています。

トップカンファレンス

• ACL(Association for Computational Linguistics)
  • 世界最高峰。 歴史・権威ともにトップ。理論から応用まで網羅。
• EMNLP(Empirical Methods in Natural Language Processing)
  • ACLと並ぶトップ会議。統計的・実験的な手法に強い。