【レベル別で解説】自然言語処理のおすすめ本10選！選び方についても紹介

「自然言語を学びたいけど、どの本がおすすめ？たくさんあって選べない」

「自然言語を本で学びたいけど、おすすめの勉強方法はあるかな？」

自然言語をまずは本から学びたいけど、自分に適している書籍が分らず悩んでいませんか。

自然言語の本は内容やレベルが大きく異なります。自分に合っている本を選ばないとモチベーションの低下に繋がるため、本の選び方は重要です。

本記事では自然言語のおすすめ本をレベル別で紹介します。

本の選び方や勉強方法も解説しているため、言語処理の学びを深めたい人はぜひ参考にしてみてください。

【初心者向け】自然言語処理のおすすめ本

まずは初心者向けの自然言語処理のおすすめ本を紹介します。

• キテレツおもしろ自然言語処理

• 機械学習・深層学習による自然言語処理入門 -scikit-learnとTensorFlowを使った実践プログラミング-

• BERTによる自然言語処理入門

• BERT/GPT-3/DALL-E  自然言語処理・画像処理・音声処理  人工知能プログラミング実践入門

• Pythonによるテキストマイニング入門

以下から詳しく見ていきましょう。

キテレツおもしろ自然言語処理

【レビュー】

・自然言語処理関連の書籍で最も感覚的に説明しており読みやすかった

・初心者～中級者には興味が湧く本、上級者には分かりやすく人に説明するための本として重宝した

・マンガネタを織り込んだ軽快な語り口調で書かれているためスラスラと読めた

プログラミング言語Pythonによる自然言語処理を、「面白さ」「ユニークさ」を追求したサンプルプログラムで学べる一冊です。

本書籍では難しい専門用語の解説や、複雑な数式の説明がないため、プログラミングに慣れていなくてもスラスラ読めます。

まずはサンプルを動かして、楽しく遊ぶことにフォーカスしている書籍なので、楽しみながら学びたい人におすすめの一冊といえるでしょう。

出典コピペで簡単実行！キテレツおもしろ自然言語処理 PythonとColaboratoryで身につく基礎の基礎

自然言語処理の基本と技術

【レビュー】

・自然言語処理の概要をざっと理解するにはちょうどよい

・数学的な話はほぼなく全体的にていねいで分かりやすかった

・順序立て、かつ具体例が書かれており分かりやすかった

自然言語処理の基礎から応用までを取り扱っている実践的な一冊です。

初めて自然言語処理に触れる人でも理解しやすいよう、丁寧な解説と具体的なコード例が豊富に用意されています。

実践的なプロジェクトや応用事例を通じて、理論を実際の問題にどう適用するかを学びたい人におすすめといえるでしょう。

出典自然言語処理の基本と技術

BERTによる自然言語処理入門

【レビュー】

・基礎的な原理や実用的な用途が書かれており分かりやすかった

・普通のエンジニアでも読める程度の難易度であり、コードも実践的で分かりやすい

・BERTに興味があったが日本語で詳しく書かれている本はなかった。この本と出会えて勉強することができてよかった

BERTはGoogleが2018年に発表した言語処理モデルです。文脈を考慮した処理が特徴的であり、現在では標準的なモデルとなっています。

この本では前半で言語処理や機械学習について解説し、BERTによって実際にさまざまなタスクを解いていく一冊。

データセットの処理からファインチューニング(機械学習モデルを特定のタスクや領域に適応させる技術)、性能の評価までの一連の流れを体験することで、BERTを自分で使えるようになりたい人におすすめです。

出典BERTによる自然言語処理入門

BERT/GPT-3/DALL-E自然言語処理・画像処理・音声処理人工知能プログラミング実践入門

【レビュー】

・AI言語の最新情報を学べてよかった

・機械学習モデルの理論的な話はなく、最新モデルを実行できる本でよかった

・理論を飛ばしてまずは実践したい人、まずは最新モデルを使いたい人におすすめと感じた

この本では、「自然言語処理」「画像処理」「音声処理」の主なフレームワークを取り上げています。実際に試してみることができるようにインストールから各種設定、データセットの準備、学習・推論まで丁寧に解説しています。

主に取り扱っているモデルは以下になります。

• GPT-3OpenAIによって開発された非常に大規模なモデル

• DALL-EはGPT-3に基づいてテキストから画像を生成できる発展的なモデル

最先端の技術を学びたい人、フレームワークをたくさん知りたい人におすすめの一冊です。

出典BERT/GPT-3/DALL-E 自然言語処理・画像処理・音声処理 人工知能プログラミング実践入門

Pythonによるテキストマイニング入門

【レビュー】

・テキストマイニングの実務知識とPythonコードが詰め込まれており分かりやすかった

・Pythonコードのダウンロードが可能であり、説明もよく解説されており使いやすい

・どちらかというとテキストマイニングをやったことがある人向けであった

Python3を使ったテキストマイニングの入門書です。Pythonのインストールから基本文法、ライブラリーパッケージの使用法についても丁寧に解説されています。

Python(パイソン)とはプログラミング言語の一種であり、分かりやすい文法・少ないコードで簡単にプログラムを書けるため、初心者におすすめの言語といえるでしょう。

本自体は薄く、文量も少ないため学習初期でも読みやすいです。概念についての細かい記載はないためより深く学ぶには他の書籍と併用するとよいでしょう。

マーケティング担当者や、データに基づいて意思決定をしたい経営者、テキストデータを扱う学生にもおすすめの一冊です。

出典Pythonによるテキストマイニング入門

【まずは実践したい人向け】自然言語処理のおすすめ本

実践したい人向けのおすすめ言語処理の書籍は以下になります。

• 作ってわかる！自然言語処理 　AI BERT・GPT2・NLP プログラミング入門

• PyTorch自然言語処理プログラミング  word2vec／LSTM／seq2seq／BERTで日本語テキスト解析！

• ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装

以下から詳しく見ていきましょう。

作ってわかる！自然言語処理 AI BERT・GPT2・NLP プログラミング入門

【レビュー】

・Transformer系による自然言語処理の技術内容に関心がある人におすすめ

・コードが付いているため実践しながら読み進めることができる

・GPTのしくみを知るのに最良の日本語本であった

最先端の手法をしっかり理解するための一冊。本書ではBERTやGPT2などのAIで採用され、自然言語処理技術にブレークスルーをもたらしたTransformerを基礎から解説しています。

※BERT2018年10月に発表された自然言語処理モデル

※GPT22019年にOpenAIによって開発された人工知能ソフト

Transformer(ニュートラルネットワークの一種)の構造を理解するために、BERTとGPT2を一から実装しています。自然言語処理プログラムの作成に必要な、Transformerを拡張して応用AIを作成する方法を紹介しているため、学びを深めることができるでしょう。

出典作ってわかる！自然言語処理ＡＩ ＢＥＲＴ・ＧＰＴ２・ＮＬＰプログラミング入門

PyTorch 自然言語処理プログラミング word2vec/LSTM/seq2seq/BERT で日本語テキスト解析

【レビュー】

・入門書にありがちな冗長な説明はなく読みやすい

・Python、Pytorch、機械学習の基本を理解している前提で読むと理解が深まりやすい

PyTorchを用いてニュートラルネットワークを活用した自然言語処理の歴史が学習が学べる書籍です。

PyTorchとは、Pythonのオープンソース機械学習ライブラリであり、Pythonエンジニアなら慣れるまで早いため直感的にコードを書けると言われているライブラリです。

この本のゴールはBERTですが、そこに至るまでの技術を開設し、一連の流れを持って自然言語処理を学ぶことができます。

第一章ではPyTorchを使ったプログラミング手法を解説しており、プログラミングの目的は以下になります。

• 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

点在している自然言語の知識を繋ぐことで、学びを深めることができます。

出典PyTorch自然言語処理プログラミング word2vec／LSTM／seq2seq／BERTで日本語テキスト解析！

ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装

【レビュー】

・pythonコードがついているので自分でも動作確認しながら理解できるのがよい

・数学の基礎知識がなくても丁寧な説明があるため分かりやすかった

・ニューラルネットワークをしっかり捕らえられた感があったので、他のシリーズも読みたいと感じた

コンピュータの専門書としては、異例の大ヒットを記録した『ゼロから作るDeep Learning』の続編です。第二弾では自然言語処理や時系列データ処理に焦点を当て、ディープランニングを使って様々な問題に挑みます。

※ディープランニング人が手を加えなくてもコンピュータが自動的に大量のデータから特徴を発見する技術

前作と同様にやさしい言葉で分かりやすくをモットーに、高度に見える技術の裏側を知ることができ、学びを深めたい人におすすめの一冊といえるでしょう。

出典ゼロから作るDeep Learning―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装

【上級者向け】自然言語処理のおすすめ本

上級者向けの自然言語処理のおすすめ本は以下の2つです。

• 金融・経済分析のためのテキストマイニング

• 自然言語処理のための深層学習

詳しく見ていきましょう。

金融・経済分析のためのテキストマイニング

市場レポートや経済ニュースが飛び交う中、それらのテキストデータを分析して資産運用や市場分析に活かす動きが加速中しています。

この書籍では、金融関係の言語処理・テキストマイニングについて各手法を紹介しており、自然言語処理だけでなく、機械学習の手法も取り入れています。

現実の経済や社会で、自然言語がどのように活用されているかを知ることができるため、モチベーションの向上にもつながるでしょう。

出典金融・経済分析のためのテキストマイニング

自然言語処理のための深層学習

【レビュー】

・ディープラーニングによる自然言語処理の基礎的な内容が詳しく書かれていてよかった

・Transformerなどの新しい方法の解説はないがそれ以前の方法をしっかり学ぶことができてよかった

自然言語処理で、ニューラルネットワークが注目を集めているかが説明された書籍です。

注目を集めている技術だけでなく、ニュートラルネットワークなどの説明もあるため学問をしっかりと学びたい人におすすめの一冊です。

自走実現における注意点や研究事例へのポイントも豊富にあるため、初心者が読むことで技術の全容を把握できるでしょう。研究を進めている人であれば、技術の位置付けが再確認できる一冊です。

出典自然言語処理のための深層学習

自然言語処理の本の選び方

自然言語処理の本の選び方は以下になります。

• 2018年以降の本を選ぶ

• 学習段階に応じた本を選ぶ

• 理論本と実践本どちらも選ぶ

• 今後とりかかりたい技術に合っている本を選ぶ

詳しく見ていきましょう。

2018年以降の本を選ぶ

自然言語処理は2017年に大きな変化があり、Googleの研究チームが発表したTransformer(ニュートラルネットワークの一種)やそれを基盤とする新しいモデルの登場により、自然言語処理の可能性が大きく広がりました。

そのため、最新技術やトレンドを学びたい人は2018年以降に出版された本を選ぶことが重要です。古い知識でなく、現代の自然言語処理を効果的に学ぶことができるため、2018年以降に出版された本を選ぶようにしましょう。

学習段階に応じた本を選ぶ

自然言語処理は初心者からプロまで様々なレベルの本があり、以下のような本を選ぶのがおすすめです。

• 初心者向け自然言語処理の基本的な概念や仕組みを理解する、実際に手を動かして簡単なタスクを経験する

• 中級者〜上級者アルゴリズムや字技術を深く学ぶ。主に機械学習やニュートラルネットワークを基盤とした手法を理解する

自分のスキルや知識のレベル、学習の目標に合ったものを選ぶことで学びも深く、モチベーションを維持して学ぶことができます。

初心者向けの本を理解した後には、実践本や自分が学びたい専門的な本を選ぶ方法を検討してみましょう。

理論本と実践本どちらも選ぶ

自然言語処理では基礎を学ぶ理論本と、アウトプットする実践本に大まかに分かれています。理論本で基礎を学び、実践本で活用する方法が最も学びを深める方法になります。

実践本のみでは理論的な背景が弱いため、なぜその手法を使うのか理解が浅くなりがちに。どちらかではなく、理論本と実践本どちらも組み合わせて学びを深めていきましょう。

自分が今後とりかかりたい技術に合っている本を選ぶ

自然言語処理に関する本は、使用するプログラミング言語（Pythonが多いですが、他の言語の場合も）やフレームワーク、ライブラリ（TensorFlow、PyTorch、spaCyなど）にフォーカスしているものもあります。

自分が今後取り組みたい技術領域に合っているものを選ぶことで、今後スムーズに理解を深めることができます。

自然言語を学ぶ目的を明確にし、取り組みたい技術に合わせた本を選ぶと実用的になるでしょう。

【専門家が解説】自然言語処理を独学で学ぶときのおすすめ勉強法

生成AIの専門家がおすすめする自然言語処理の独学方法は、以下の通りです。

• ゴールを明確にする

• アウトプットを重視する

• 自分に合った学び方を見つける

以下から詳しく見ていきましょう。

ゴールを明確にする

自然言語処理を学ぶゴールを決めておきましょう。「なんのために学ぶのか」をはっきりさせておくことでより効率よく学ぶことができるからです。

おすすめのゴール設定は以下になります。

• NLPを使ってチャットボットを作りたい

• 転職のためにNLP技術を習得したい

• 自分のビジネスのデータ分析にNLPを活用したい

ゴールを明確にすることで学習がブレにくく、モチベーションも維持しながら学び続けることができます。

アウトプットを重視する

理論や概念を学ぶだけでなく、実践本を活用しアウトプットを重視しましょう。知識を全て覚えてからアウトプットするのでは覚えた内容が薄くなりがちであるため、実践を併用することをおすすめします。

アウトプットとしては以下の方法がおすすめです。

• 学んだ直後にアウトプットする：学んだ内容を5分で解説してみる

• 理解が不十分でもアウトプットしてみる：手を動かすことで学べる場合もある

• コードはテンプレートを参考にしながら書いてみる

自分の興味のあるプロジェクト(チャットボット、テスト分類モデル、文章生成アプリなど)から実践してみるのもよいでしょう。

アウトプットの量を増やせば増やすほど、自然と学びが深まり、自信がついていきます。まずは学んだことを活用するクセをつけておきましょう。

自分に合った学び方を見つける

自然言語処理を学べるのは本だけでなく、動画やスクールなど様々な学び方があります。本で行き詰まってしまったら、動画など音声や画像つきで学ぶ方法に切り替えることも検討してみましょう。

企業に導入する場合、独学から始めるのは時間がかかってしまいます。学びを深めることも大切ですが、まずは専門家に相談し導入から運用まで一気通貫できるサポートを受けることを検討しましょう。

自然言語処理に関する企業研修はスパイクスタジオにお任せ

企業に生成AIを導入するには書籍の知識だけではなく、豊富な実践経験も必要になります。

生成AIを導入する企業が増えている今、遅れをとらないためにも早期の導入が欠かせません。スパイクスタジオは、AI黎明期からの実績と豊富な経験を持つ専門家が在籍しています。

AIを活用して企業を発展させたいとお考えの方は、ぜひスパイクスタジオにご相談ください。