📝 自然言語処理（NLP）入門シリーズ v1.0

自然言語処理の基礎から、Transformer、BERT、GPTなどの最新技術まで、テキストデータを扱う実践的スキルを習得します

シリーズ概要

このシリーズは、自然言語処理（NLP: Natural Language Processing）の理論と実装を基礎から段階的に学べる全5章構成の実践的教育コンテンツです。

自然言語処理（NLP）は、人間が日常的に使う言語をコンピュータに理解・処理させる技術です。テキストのトークン化や前処理といった基礎技術から始まり、TF-IDFやWord2Vecによる単語の数値表現、RNN/LSTMやSeq2Seqといった深層学習モデル、Self-AttentionメカニズムとTransformerアーキテクチャ、BERT・GPTなどの大規模事前学習モデル、そして感情分析・固有表現認識・質問応答・要約といった実用的応用まで、現代のNLP技術を体系的に習得できます。Google翻訳、ChatGPT、音声アシスタント、検索エンジンなど、私たちが日常的に使うサービスの多くがNLP技術に支えられています。自然言語処理は、AIエンジニア・データサイエンティスト・研究者にとって必須のスキルとなっており、文書分類・機械翻訳・情報抽出・対話システムなど、幅広い分野で応用されています。Hugging Face Transformers、spaCy、GensimなどのPythonライブラリを使った実践的な知識を提供します。

特徴:

• ✅ 理論から実践まで: NLPの基礎概念から最新技術まで体系的に学習
• ✅ 実装重視: 50個以上の実行可能なPython/Transformersコード例
• ✅ 最新技術準拠: Transformer、BERT、GPT、LLMの理論と実装
• ✅ 実用的応用: 感情分析・固有表現認識・質問応答・要約の実践
• ✅ 段階的学習: 基礎→深層学習→Transformer→LLM→応用の順序立った構成

総学習時間: 6-7時間（コード実行と演習を含む）

学習の進め方

推奨学習順序

初学者の方（NLPをまったく知らない）:
- 第1章 → 第2章 → 第3章 → 第4章 → 第5章（全章推奨）
- 所要時間: 6-7時間

中級者の方（ML経験あり）:
- 第1章（復習） → 第3章 → 第4章 → 第5章
- 所要時間: 4-5時間

特定トピックの強化:
- 基礎技術（トークン化・TF-IDF・Word2Vec）: 第1章（集中学習）
- 深層学習（RNN/LSTM・Seq2Seq・Attention）: 第2章（集中学習）
- Transformer・BERT: 第3章（集中学習）
- GPT・LLM・Prompt Engineering: 第4章（集中学習）
- 実用応用（感情分析・NER・QA・要約）: 第5章（集中学習）
- 所要時間: 70-90分/章

各章の詳細

第1章：NLPの基礎

難易度: 初級
読了時間: 70-80分
コード例: 12個

学習内容

1. NLPとは - 定義、応用分野、課題
2. トークン化（Tokenization） - 単語分割、形態素解析、サブワード分割
3. 前処理 - 正規化、ストップワード除去、ステミング、レンマ化
4. TF-IDF - 単語の重要度計算、文書ベクトル化
5. Word2Vec - 単語の分散表現、CBOW、Skip-gram

学習目標

• ✅ NLPの基本概念と応用分野を理解する
• ✅ トークン化と前処理の手法を実装できる
• ✅ TF-IDFで文書をベクトル化できる
• ✅ Word2Vecで単語の分散表現を取得できる
• ✅ 基本的なテキスト処理パイプラインを構築できる

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第2章：深層学習とNLP

難易度: 初級〜中級
読了時間: 80-90分
コード例: 11個

学習内容

1. RNN（Recurrent Neural Network） - 系列データの処理、勾配消失問題
2. LSTM（Long Short-Term Memory） - 長期依存関係の学習、ゲート機構
3. Seq2Seq（Sequence-to-Sequence） - エンコーダ・デコーダアーキテクチャ
4. Attention機構 - アテンションメカニズム、アライメント
5. 双方向LSTM - 文脈の両方向からの理解

学習目標

• ✅ RNN/LSTMの仕組みと課題を理解する
• ✅ Seq2Seqモデルを実装できる
• ✅ Attention機構の動作原理を説明できる
• ✅ 系列データの分類・生成タスクを実装できる
• ✅ 深層学習モデルの訓練と評価ができる

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第3章：Transformer & BERT

難易度: 中級
読了時間: 80-90分
コード例: 10個

学習内容

1. Transformerアーキテクチャ - Self-Attention、Multi-Head Attention、位置エンコーディング
2. BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers） - 事前学習、Masked Language Model
3. Fine-tuning - タスク適応、転移学習、ハイパーパラメータチューニング
4. Hugging Face Transformers - モデルのロード、トークナイザ、推論
5. BERT派生モデル - RoBERTa、ALBERT、DistilBERT

学習目標

• ✅ Transformerの仕組みを理解する
• ✅ Self-Attentionの計算方法を説明できる
• ✅ BERTで文書分類タスクを実装できる
• ✅ Hugging Face Transformersを使えるようになる
• ✅ 事前学習モデルのFine-tuningができる

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第4章：大規模言語モデル

難易度: 中級
読了時間: 80-90分
コード例: 9個

学習内容

1. GPT（Generative Pre-trained Transformer） - 自己回帰言語モデル、生成タスク
2. LLM（Large Language Models） - GPT-3/4、LLaMA、Claude
3. Prompt Engineering - プロンプト設計、Few-shot Learning、Chain-of-Thought
4. In-Context Learning - 文脈内学習、Zero-shot/Few-shot推論
5. LLMの評価と制限 - バイアス、ハルシネーション、倫理的課題

学習目標

• ✅ GPTとBERTの違いを理解する
• ✅ 大規模言語モデルの仕組みを説明できる
• ✅ 効果的なプロンプトを設計できる
• ✅ Few-shot LearningとChain-of-Thoughtを実装できる
• ✅ LLMの制限と倫理的課題を理解する

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第5章：NLPの応用

難易度: 中級
読了時間: 80-90分
コード例: 12個

学習内容

1. 感情分析（Sentiment Analysis） - ポジティブ/ネガティブ分類、感情スコアリング
2. 固有表現認識（NER: Named Entity Recognition） - 人名・地名・組織名の抽出
3. 質問応答（Question Answering） - 抽出型QA、生成型QA
4. テキスト要約（Text Summarization） - 抽出型要約、生成型要約
5. 機械翻訳 - ニューラル機械翻訳、評価指標（BLEU）

学習目標

• ✅ 感情分析システムを実装できる
• ✅ 固有表現認識モデルを訓練・評価できる
• ✅ 質問応答システムを構築できる
• ✅ テキスト要約モデルを実装できる
• ✅ 実用的なNLPアプリケーションを開発できる

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全体の学習成果

このシリーズを完了すると、以下のスキルと知識を習得できます：

知識レベル（Understanding）

• ✅ NLPの基礎概念とテキスト処理手法を説明できる
• ✅ RNN/LSTM、Transformer、BERTの仕組みを理解している
• ✅ 大規模言語モデル（LLM）の動作原理を説明できる
• ✅ 各NLPタスクの特徴と評価方法を理解している
• ✅ Attention機構とSelf-Attentionの違いを説明できる

実践スキル（Doing）

• ✅ テキストの前処理・トークン化を実装できる
• ✅ TF-IDF、Word2Vecで文書をベクトル化できる
• ✅ Transformersライブラリを使ってモデルを使用できる
• ✅ BERTをFine-tuningしてタスクに適応できる
• ✅ 感情分析・NER・QA・要約システムを実装できる

応用力（Applying）

• ✅ タスクに適したNLPモデルを選択できる
• ✅ 効果的なプロンプトを設計できる
• ✅ カスタムデータセットでモデルを訓練できる
• ✅ NLPモデルの性能を評価・改善できる
• ✅ 実用的なNLPアプリケーションを設計・実装できる

前提知識

このシリーズを効果的に学習するために、以下の知識があることが望ましいです：

必須（Must Have）

• ✅ Python基礎: 変数、関数、クラス、モジュール
• ✅ NumPy基礎: 配列操作、数値計算
• ✅ 機械学習の基礎: 訓練・検証・テストの概念
• ✅ 線形代数の基礎: ベクトル、行列、内積
• ✅ 確率・統計の基礎: 確率分布、期待値

推奨（Nice to Have）

• 💡 深層学習の基礎: ニューラルネットワーク、バックプロパゲーション
• 💡 PyTorch/TensorFlow: 深層学習フレームワークの使用経験
• 💡 英語文献の読解力: 技術論文・ドキュメント理解のため
• 💡 Git/GitHub: モデルやコードのバージョン管理
• 💡 正規表現: テキスト処理の効率化

推奨される前の学習:

• 📚 機械学習入門シリーズ - ML基礎知識