Google、複雑な会話型クエリでも意図をくんで答えるBERT採用検索を英語で開始
米Googleは10月25日（現地時間）、Google検索で自然言語処理「BERT」を採用し、検索結果に「過去5年間で最も大きな躍進」をもたらしたと発表した。まずは米国での英語による検索に適用し、提供地域や言語を拡大していく計画だ。 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）は、Googleが昨年11月に発表した自然言語処理（NLP）のための言語処理モデル。おおまかに言うと、いくつかのキーワードを抜いた文を学習データセットにして機械語アルゴリズムを訓練し、アルゴリズムによる文脈の理解力を上げるというもの。 例えば長い会話型クエリや、「for」や「to」などの助詞に重要な意味があるクエリの場合、従来の検索では意図した結果を得られない場合が多かったが、BERT採用検索は文脈を理解した結果を表示するという。 Goog
都立大 自然言語処理研究室 - 自然言語処理を学ぶ推薦書籍
自然言語処理を学ぶ推薦書籍を紹介します。2021年03月現在、自然言語処理を勉強したい理工系の学生・エンジニアの人は、以下の本を推薦します。 （概要）自然言語処理（放送大学出版） （理論）言語処理のための機械学習入門＋深層学習による自然言語処理 （実装）Python 機械学習プログラミング 第3版 自然言語処理を勉強したい、非理工系・非エンジニアの人には、以下の本を推薦します。 （数式なし）自然言語処理の基本と技術 （数式あり）自然言語処理（放送大学出版） オライリーから出ている「入門 自然言語処理」は特殊な本（詳しい人がこれを使ってレクチャーしてくれるならともかく、独習に向いていない）で、Python 2 で書かれているだけでなく、すでに動かなくなったコードも多々あり、2019年時点では読まない方がいい本です。（それでもどうしても、意地でも読みたい人は、本家にある Python 3 対応
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