Pythonで学ぶ自然言語処理（NLP）

生テキストを強力な数値特徴へと変換します。Bag-of-Words と TF-IDF で文書間の語の重要度を表現し、さらに Word2Vec や GloVe などの単語埋め込みで深い意味的パターンを明らかにします。頻度、関連度、類似度を可視化して、テキストデータの姿を直感的に理解しましょう。

学習済みモデルの力を活用して高度なテキスト分類に取り組みます。Hugging Face のパイプラインを用いて感情分析、トピック分類、自然言語推論を実行します。最新モデルで意味的類似度や文法的正しさを評価し、ゼロから実装することなく高精度な分析を行います。

トークン分類とテキスト生成を通じて、現代NLPアプリケーションの核に踏み込みます。NER と品詞タグ付けで重要なエンティティや文法構造を抽出します。抽出型・要約型の質問応答を習得し、Hugging Face のパイプラインで要約、翻訳、言語モデルなど高度な生成タスクも探究します。