したい」という欲望の方が強かったからです。そんな私がこの本を読んで、至った結論は「当分の間は、自分で書くしかないなぁ」ということです。今、盛んにもてはやされているビッグデータやディープラーニングは、基本的に【大量の文章を解析→文章の特徴量を抽出→ビジネスなどに生かす】という流れです。【「〇〇というテーマについて書き、こういう読者層に、こういう気持ちになってもらいたい」という条件を入力→イイ感じの文章ができあがる】という流れですが、現状ではちょっと難しそうです。文章作成自動化についてゴニョゴニョやってる間に自分で書いた方が早かったりします。お金出してライターさんに依頼すれば、自分の時間は全くかかりませんし。(人間スゲー)ま、そんな感じで夢破れたわけですが、とても有益な本だということに違いはありません。どんな本なのかを簡単に紹介しておきます。自然言語処理という分野が文系と理系にまたがっているからか、市販されている本は「技術的な詳細はよくわかんないけど、自然言語処理は、とにかくヤベー」という本か「プログラムや数式がいっぱい書いてあって、理解するのが厳しい」という本に二分されているような気がします。その点で言うと、この本は技術者が誰にでもわかりやすくなるように書いてくれていて読みやすかったです。プログラミングとか数学とかよくわかんなくても、自然言語処理をビジネスにどのように生かせばいいのか?また、既に今使っているサービスにどのように自然言語処理が活用されているのか?を知ることができます。自然言語処理の特性や、それをどう生かすかを検討する立場にいるのであれば、非常にオススメできる本です。「世界知識」と呼ばれる常識の壁には、なるほどと唸った人工知能が抱えている課題と似てくるのですが、自然言語処理でも常識の壁がネックになるようです。「試しに」といってはなんですが、コンピューターを混乱させるためだけに、意地悪な文章を考えてみました。「会社から帰って、広島と巨人のナイターを見ながら、進撃の巨人の最新刊を読んだ。首位を独走するカープに比べて、連敗続きでヤバイジャイアンツ。テレビから目を離せないが、電子書籍版で買った最新刊も非常に面白く、次々と明かされる巨人の秘密が神展開でヤバイ。」ま、人間が読んでもわかりづらい文章です。コンピューターがこの文章を解析しようとしたら、少なくとも「広島=カープ」「巨人=ジャイアンツ」「広島と巨人はプロ野球の球団でペナントレースで競い合っている」「一つ目のヤバイと二つ目のヤバイは意味が逆」「読売巨人軍の巨人と進撃の巨人の巨人は別」ということを認識しておく必要があります。(仕組みが見えるゼロからわかる)テクニカルな事を知らなくても、自然言語処理の技術的背景について思いを馳せることができる良書です。本の購入はコチラ最後まで読んでいただき、ありがとうございます。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。コメントデータの処理方法の詳細はこちらをご覧ください。企業のブランディングを高めるために読んだ本。「売る」から、「売れる」へ。読書いざというとき補償が効かない!クレジットカードの署名は忘れずにフジテレビのドラマが好きならFODプレミアムを無料で試してみてRECOMMENDこちらの記事も人気です。2019.4.21イマイチ婚活に身が入らない独身こじらせ貴族に捧げる!『結婚は、賭け。まずい?」の真相を探るべく買ってみました。2020ラッシュガード選びの5つのポイント便利で役立つPerl好きな私🐪ランキング人気ブログランキングに参加しています。よろしければ、1日1回応援クリックをお願いします。