自然言語処理（NLP）の本・参考書ランキング〜BERT、Python、機械学習〜

本記事では、NLPの学習を始めたい方や、さらなるスキルアップを目指している方に向けて、厳選したおすすめの本や参考書をランキング形式で紹介します。BERTやTransformerなどの最新技術にフォーカスした書籍から、Pythonを使った実装に役立つ実践書、そして理論をしっかり押さえたい方のための基礎解説書まで、幅広いニーズに対応したラインナップを揃えました。これらの本は、NLPの世界を深く理解し、実践的なスキルを身につけるために非常に役立つと思います。ぜひ参考にしてみてください！

▼関連記事
・現役エンジニアが厳選！Pythonのおすすめ本・参考書
・エンジニアのおすすめ本・参考書まとめ〜初心者の必読書・中級者向けなど〜
・コンピューターサイエンスが学べる本・参考書ランキング〜定番、おすすめ、入門書など幅広く紹介！〜

前段：自然言語処理（NLP）の重要性と学ぶ難しさについて

近年、自然言語処理（NLP: Natural Language Processing）は、AI技術の進化と共に急速に注目を集めています。特に、GPTやBERTなどの大規模言語モデルの登場により、NLPの応用範囲は急拡大し、ビジネスから学術、エンターテイメントに至るまで、多くの領域で重要な役割を果たすようになりました。その結果、エンジニアやデータサイエンティストのみならず、研究者や学生、さらにはビジネスパーソンもNLPの知識と技術を習得しようとする動きが広がっています。

しかし、NLPはその専門性の高さから、どこから学び始めれば良いのか迷ってしまうことも多い分野です。技術的な基礎知識やPythonプログラミング、機械学習の理解が求められるため、初心者から中級者、さらには上級者まで、幅広いレベルの参考書や学習資料が必要とされています。

1位：BERTによる自然言語処理入門: Transformersを使った実践プログラミング

自然言語処理（NLP）の本・参考書ランキング、第1位は「BERTによる自然言語処理入門: Transformersを使った実践プログラミング」です。

本書は、BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）を用いた自然言語処理の入門書で、最新のTransformers技術を活用した実践的なプログラミング方法を解説しています。著者は、BERTの基本的な概念から始め、自然言語処理タスクにおける具体的な適用方法やプログラム実装のノウハウを詳細に説明します。実際のコーディング例やステップバイステップのチュートリアルを通じて、理論と実践の両方を学べるため、自然言語処理技術を習得したいエンジニアや研究者にとって、非常に有益な一冊です。

▼書籍概要

書籍名	BERTによる自然言語処理入門: Transformersを使った実践プログラミング
対象者	自然言語処理や機械学習の基礎知識を持つ中級者向け。プログラミング経験があり、BERTやTransformersに興味がある方に最適です。
ひとこと説明	BERTを使った自然言語処理の入門書。文脈を考慮したモデルで、実際のタスク解決から性能評価まで学べる一冊です。
著者	ストックマーク株式会社 (編集), 近江 崇宏 (著), 金田 健太郎 (著), 森長 誠 (著), 江間見 亜利 (著)
発売日	2021/6/28
ページ数	200ページ
出版社	オーム社
中身（目次）	第1章 はじめに 第2章 ニューラルネットワークを用いた自然言語処理 第3章 BERT 第4章 Huggingface Transformers 第5章 文章の穴埋め 第6章 文章分類 第7章 マルチラベル文章分類 第8章 固有表現抽出 第9章 文章校正 第10章 文章ベクトルを用いたデータの可視化と類似文章検索
読んだ人のクチコミ	・NLPの歴史やBERTアーキテクチャ、実装レベルの説明が詳しく、ある程度知識がある方向けの内容。 ・Pythonを知っているとスムーズに読め、実際のコードを使ったサンプルで進行できるので、実践的な内容が魅力的です。 ・理論的な説明は少ないが、実装が豊富で手を動かすことで理解が進みやすい。手軽にTransformerの全体像を掴むのに最適です。 ・Colabで実際に手を動かして学べる内容が豊富で、文章分類や固有表現抽出など具体的なNLPタスクに役立つ良書です。

購入はこちら

2位：自然言語処理の基本と技術

自然言語処理（NLP）の本・参考書ランキング、第2位は「自然言語処理の基本と技術」です。

本書は、自然言語処理（NLP）の基本から応用まで幅広く網羅した一冊です。NLPの基本概念を理解するための出発点として、テキストデータの前処理、特徴抽出、機械学習アルゴリズムの適用方法などが詳しく解説されています。特に、言語モデルの仕組みや、実際のデータセットを使った実践的なアプローチが特徴で、理論と実践の両面から自然言語処理技術を習得できます。AIの技術が進化する現代において、実務や研究で即戦力となる知識を身につけるための最適なリソースです。

▼書籍概要

書籍名	自然言語処理の基本と技術
対象者	中級から上級の技術者、データサイエンティスト、AI研究者
ひとこと説明	自然言語処理技術の基礎知識をコンパクトに図解し、技術的・ビジネス的観点から解説。最新テクノロジーの理解を深めるための一冊。
著者	奥野 陽 (著)
発売日	2016/3/1
ページ数	239ページ
出版社	翔泳社
中身（目次）	1章 自然言語処理の概要 2章 自然言語処理の基礎知識 3章 日本語入力と自然言語処理 4章 機械翻訳 5章 情報検索 6章 Webと自然言語処理 7章 自然言語処理のこれから
読んだ人のクチコミ	・自然言語処理の基礎をざっくりと知りたい人に最適で、数式を使わずロジックが説明されているため初心者でも読みやすい。 ・機械翻訳や情報検索の仕組みが詳しく解説されており、自然言語処理の全体像を掴むには最適な入門書だと感じた。 ・数式をほぼ使わず、自然言語処理の構造やアルゴリズムを丁寧に説明してくれるため、技術的背景を知る上で役立つ。 ・初学者に最適な本で、自然言語処理がどのように機能するかを網羅的に理解できる内容。雰囲気を掴むためにおすすめ。

購入はこちら

3位：ゼロから作るDeep Learning ❷ ―自然言語処理編

自然言語処理（NLP）の本・参考書ランキングで次に紹介するのは「ゼロから作るDeep Learning ❷ ―自然言語処理編」です。

この書籍はディープラーニングを活用した自然言語処理の技術をイチから学びたい方に最適です。word2vecやRNN、LSTMなど、最先端技術の実装方法を丁寧に解説しています。特に、自然言語処理におけるRNNやLSTMの詳細な説明は、実際のコード例とともに提供されており、理解を深めるのに役立ちます。ただし、アテンションに関しては概要のみの紹介で、実装方法まで踏み込んでいない点があります。それでも、基礎から応用までを段階的に学べる構成は、自然言語処理の技術を体系的に習得したい方にとって、非常に有益です。自分でコードを書きながら学ぶことで、ディープラーニングの理解が格段に深まるでしょう。

※本書は「AI・人工知能のおすすめ本・参考書ランキング〜生成AIやプログラミングなども紹介〜」や「機械学習・ディープラーニングのおすすめ本11冊+α！(初心者〜中級者向け)」でも紹介する良書です^^

▼書籍概要

書籍名	ゼロから作るDeep Learning ❷ ―自然言語処理編
対象者	ディープラーニングの基礎知識があり、自然言語処理や時系列データ処理に興味を持つ中級者から上級者向け
ひとこと説明	ディープラーニングを用いた自然言語処理や時系列データ処理に焦点を当て、word2vecやRNN、LSTM、seq2seq、Attentionなどの最先端技術を実装レベルで解説します。やさしい言葉で分かりやすく、高度な技術の裏側をじっくりと説明し、実際に手を動かしながら理解を深めることができます。
著者	斎藤 康毅 (著)
発売日	2018/7/21
ページ数	432ページ
出版社	オライリージャパン
中身（目次）	1章 ニューラルネットワークの復習 2章 自然言語と単語の分散表現 3章 word2vec 4章 word2vecの高速化 5章 リカレントニューラルネットワーク(RNN) 6章 ゲート付きRNN 7章 RNNによる文章生成 8章 Attention
読んだ人のクチコミ	ディープラーニングの自然言語処理と時系列データ処理に特化した実践的な解説書。最先端技術の実装方法がわかりやすく示されており、中級者以上におすすめ。

購入はこちら

4位：IT Text 自然言語処理の基礎

自然言語処理（NLP）の本・参考書ランキングで次に紹介するのは「IT Text 自然言語処理の基礎」です。

本書は、自然言語処理（NLP）の基本的な概念と技術を体系的に学ぶための優れたリソースです。自然言語処理の初心者から中級者を対象に、テキストデータの取り扱いや特徴抽出、機械学習アルゴリズムの適用方法などを詳しく解説しています。特に、実際のデータセットを用いた実践的な手法や、現代のNLPにおける主要な技術（例：トークン化、文脈解析）が取り上げられており、基礎から応用まで一貫した学習が可能です。理論と実践のバランスが取れた内容で、自然言語処理の分野でのスキルを着実に向上させたい方に最適な一冊です。

▼書籍概要

書籍名	IT Text 自然言語処理の基礎
対象者	初級から中級のデータサイエンティスト、AIエンジニア
ひとこと説明	深層学習をベースに自然言語処理の基礎を体系的に学べる一冊。Transformerや事前学習モデルなど最新技術の詳解も含まれ、大学上級生や若手技術者に最適な教科書です。
著者	岡﨑 直観 (著), 荒瀬 由紀 (著), 鈴木 潤 (著), 鶴岡 慶雅 (著), 宮尾 祐介 (著)
発売日	2022/8/24
ページ数	320ページ
出版社	オーム社
中身（目次）	第1章 自然言語処理の概要 第2章 自然言語処理のための機械学習の基礎 第3章 単語ベクトル表現 第4章 系列に対するニューラルネットワーク 第5章 言語モデル・系列変換モデル 第6章 Transformer 第7章 事前学習済みモデルと転移学習 第8章 系列ラベリング 第9章 構文解析 第10章 意味解析 第11章 応用タスク・まとめ
読んだ人のクチコミ	・最新の自然言語処理技術を理論的に詳細に解説しており、Transformerや転移学習についての理解が深まる良書。演習問題も実践的。 ・大学の教科書として理想的な構成で、ニューラルモデル以降の技術を網羅。自然言語処理の初学者から上級者まで活用できる一冊。 ・古典的な自然言語処理から最新の大規模言語モデルまで幅広く扱い、技術の進化を体系的に学べるため、研究者や技術者にお薦めの書。

購入はこちら

5位：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（NLP）の本・参考書ランキングで次に紹介するのは「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」です。

本書は、PythonとColaboratoryを活用して自然言語処理の基礎を実践的に学ぶための入門書です。実際に使えるコードをコピペするだけで、基本的な自然言語処理の技術を簡単に体験できるように構成されています。内容は、テキストの前処理、トークン化、文書分類、感情分析など、基本的な技術を含んでおり、自然言語処理の基礎を効率的に習得することができます。初めて自然言語処理を学ぶ方でも、豊富なサンプルコードと詳しい解説により、実践的なスキルを身につけることができるでしょう。

※Pythonを詳しく学びたい人向け：現役エンジニアが厳選！Pythonのおすすめ本・参考書

▼書籍概要

書籍名	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
対象者	初心者、中級者のデータサイエンティストやAIエンジニア
ひとこと説明	Pythonによる自然言語処理を「遊び感覚」で学べる入門書。ユニークなサンプルプログラムを動かしながら、自然に基礎知識を習得できます。
著者	youwht (著)
発売日	2021/12/6
ページ数	208ページ
出版社	翔泳社
中身（目次）	第1章 1行で愛を作る 第2章 ハロー!ゲンシジン! 第3章 メロスの激おこ具合を冷静に可視化する 第4章 江戸川&コナンの小説を自動生成してみる 第5章 「??」－「群馬」＝「宇都宮」－「栃木」を機械に求めさせる 第6章 両親の名前の漢字を足し算して、子供を命名するAIを作る 第7章 もしAIが三国志を読んだら。孔明や関羽のライバルは誰なのか? 第8章 「赤の他人」の対義語は「白い恋人」、をAIで自動生成する
読んだ人のクチコミ	・実際にアウトプットを意識した構成で、プログラムがどのように使えるかがわかりやすく、着眼点が良い。 ・初心者向けで本当にわかりやすい内容。難しい話は一切なく、自然言語処理の基礎がしっかり理解できる。 ・Word2Vecの感覚的な説明が秀逸で、初学者から中級者手前まで興味を持たせ、次のステップへ進みやすい良書。 ・形態素解析に興味があり購入。読み物としても面白く、基本文法を知っていれば理解でき、深掘りする一歩を踏み出せた。

購入はこちら

6位：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~

自然言語処理（NLP）の本・参考書ランキング、第6位は「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~」です。

本書は、機械学習と深層学習を用いた自然言語処理の実践的な入門書です。scikit-learnとTensorFlowという2つの主要なライブラリを使用し、自然言語処理の基本技術を段階的に学びます。内容は、テキストデータの前処理から始まり、トピックモデリング、文書分類、感情分析などの具体的なタスクまで幅広くカバーしています。各章では、理論的な背景とともに、実際のコード例と詳細な解説が提供されており、実践的なスキルをしっかりと身につけることができます。初心者から中級者まで、自然言語処理の実務に役立つ技術を効率よく習得できる一冊です。

▼書籍概要

書籍名	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~
対象者	初心者から中級者のデータサイエンティストやAIエンジニア
ひとこと説明	自然言語処理を基礎から学べる本書は、Pythonを使った実践的な解説が特徴です。日本語データでの実装に重点を置き、機械学習や深層学習技術もカバーしています。
著者	中山光樹 (著)
発売日	2020/2/27
ページ数	336ページ
出版社	マイナビ出版
中身（目次）	Chapter1 自然言語処理の基礎 Chapter2 機械学習 Chapter3 コーパス Chapter4 テキストの前処理 Chapter5 特徴エンジニアリング Chapter6 機械学習アルゴリズム Chapter7 ニューラルネットワーク Chapter8 単語分散表現 Chapter9 テキスト分類 Chapter10 系列ラベリング Chapter11 系列変換 Chapter12 機械学習とクラウド
読んだ人のクチコミ	・自然言語処理の初歩から学べ、サンプルコードも豊富で初心者向け。Google Colaboratoryで簡単に試せる点が便利。 ・機械学習や深層学習の基礎も丁寧に解説されており、自然言語処理に特化していないが読みやすい内容で理解しやすかった。 ・理論よりも実践重視で、前処理から学習までのパイプラインがしっかりとカバーされている。自然言語処理に真摯な姿勢を感じた。 ・数式や理論的な解説は少なめだが、図とコードのセットで理解できる。基本的なPython知識があるとより理解が深まる。

購入はこちら

7位：機械学習エンジニアのためのTransformers ―最先端の自然言語処理ライブラリによるモデル開発

自然言語処理（NLP）の本・参考書ランキング、第7位は「機械学習エンジニアのためのTransformers ―最先端の自然言語処理ライブラリによるモデル開発」です。

本書は、最新の自然言語処理ライブラリ「Transformers」を利用したモデル開発に焦点を当てた実践的なガイドです。自然言語処理の分野で最先端の技術を駆使し、BERTやGPTなどのモデルを効率よく活用する方法を詳細に解説します。具体的なコード例を通じて、Transformersライブラリを使ったモデルの訓練、評価、チューニングのプロセスを学べます。機械学習エンジニアやデータサイエンティストにとって、日々進化する自然言語処理技術を活用するための有用な情報が詰まった一冊です。

▼書籍概要

書籍名	機械学習エンジニアのためのTransformers ―最先端の自然言語処理ライブラリによるモデル開発
対象者	機械学習や自然言語処理の基本的な知識を持ち、Pythonによるプログラミング経験がある中級から上級者。
ひとこと説明	Hugging Face Transformersを使った自然言語処理の実践書。テキスト分類や要約などの基本タスクに加え、モデルの高速化技術やゼロショット学習、多言語転移も解説。
著者	Lewis Tunstall (著), Leandro von Werra (著), Thomas Wolf (著), 中山 光樹 (翻訳)
発売日	2022/8/5
ページ数	424ページ
出版社	オライリージャパン
中身（目次）	1章 入門Transformers 2章 テキスト分類 3章 Transformerの詳細 4章 多言語の固有表現認識 5章 テキスト生成 6章 要約 7章 質問応答 8章 Transformersの高速化 9章 ラベルのないまたは少ない状況への対応方法 10章 Transformerをゼロから学習する 11章 Transformerの未来
読んだ人のクチコミ	・Transformerの基礎から文章生成まで学べる一冊。コードを試しながら進めると理解が深まり、4ヶ月かけて多くの学びを得ました。 ・直訳の表現が多く少し読みづらいですが、pytorchでのTransformer実装が初心者には良い勉強になります。 ・理論と実装のバランスがよく、応用範囲が広くて面白い。

購入はこちら

8位：自然言語処理〔三訂版〕

自然言語処理（NLP）の本・参考書ランキング、第8位は「自然言語処理〔三訂版〕」です。

本書は、自然言語処理の分野における基礎から最新技術までを網羅的に解説した実践的な一冊です。三訂版では、従来の内容に加えて、近年の技術革新や応用例が新たに追加され、より深い理解が可能になっています。自然言語処理の理論やアルゴリズム、実装方法に関する詳細な説明があり、特にテキストマイニングや機械翻訳、情報抽出といった重要な技術についても触れています。初心者から中級者まで幅広く対応できる内容で、実務に役立つ知識を身につけるのに最適です。

▼書籍概要

書籍名	自然言語処理〔三訂版〕
対象者	自然言語処理の基礎知識を持ち、さらに深い理解を目指す中級から上級者。実務での応用を考える研究者やエンジニアにも適しています。
ひとこと説明	自然言語の特性や処理アルゴリズムを学び、ウェブサーチや機械翻訳などの応用技術の理解を深めることができます。
著者	黒橋 禎夫 (著)
発売日	2023/3/20
ページ数	228ページ
出版社	放送大学教育振興会
中身（目次）	1 自然言語処理の概要と歴史 2 文字列・テキスト処理の基礎 3 言語リソースの構築（１） 4 言語リソースの構築（２） 5 語の意味の扱い 6 ニューラル自然言語処理の基礎 7 機械翻訳 8 Attention機構に基づくニューラルネットワークモデル 9 系列の解析 10 構文の解析 11 文の意味の解析 12 文脈の解析 13 情報検索 14 質問応答 15 対話システム
読んだ人のクチコミ	・三訂版ではニューラルネットワークの内容が充実しており、特にTransformerやBERTなどの概念が詳しく解説され、歴史的な転換期を実感できる一冊でした。 ・自然言語処理の進化を俯瞰でき、古典的手法からニューラルネットワーク手法への移行を理解できた。特にChatGPTの仕組みを薄く理解できたのは大きな収穫。 ・前著に比べてニューラルネットワークの扱いが大幅に拡大しており、TransformerやBERTなどの最新技術が紹介されている。改訂の重要性を感じる内容です。 ・三訂版では自然言語処理の技術的進化が強調され、RNNやBERTといった重要なモデルが追加されたことで、より深い理解が得られる本になっていると感じました。

購入はこちら

9位：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

自然言語処理（NLP）の本・参考書ランキングで次に紹介するのは「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」です。

本書は、自然言語処理AIの実践的な学習を目指す方に最適な一冊です。自然言語処理の基礎から応用まで幅広くカバーしており、初心者でも理解しやすい内容になっています。具体的なプロジェクトやコード例を通じて、実際にAIモデルを作成し、動作を確認しながら学ぶことができます。特にPythonを用いた実装に重点を置き、自然言語処理技術の基礎をしっかりと押さえつつ、実務に役立つスキルを身につけることができるでしょう。また、自然言語処理AIの概念や実践的なアプローチを理解することで、AI技術の実際の応用に自信を持って取り組むことができます。

▼書籍概要

書籍名	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
対象者	初心者から中級者向け。自然言語処理やAIに関心があるが、基本的な知識や経験が浅い方に適しています。
ひとこと説明	Transformerを使ったNLP技術を学べる一冊。BERTやGPT2の実装を通じて、Self-Attention層やテキストエンコードなどの基礎から応用まで解説。TensorFlow 2を用いた実装も紹介します。
著者	坂本 俊之 (著)
発売日	2022/1/18
ページ数	264ページ
出版社	シーアンドアール研究所
中身（目次）	CHAPTER 01 Transformerとは CHAPTER 02 自然言語処理の前準備 CHAPTER 03 Self-Attentionと学習の準備 CHAPTER 04 Transformerの実装 CHAPTER 05 BERT CHAPTER 06 BERTによるテキスト分類 CHAPTER 07 文章の抽出 CHAPTER 08 GPT2 CHAPTER 09 抽象型文章要約
読んだ人のクチコミ	・Transformer系の技術解説を待ち望んでいたが、この本でようやく日本語でまとまった解説が読めた。技術内容に関心がある人にはおすすめの一冊。 ・Attentionの解説が図解で直感的に理解でき、コードを使って実際にベクトルや行列の動きを確認できる点が良かった。

購入はこちら

10位：言語処理のための機械学習入門

自然言語処理（NLP）の本・参考書ランキングで次に紹介するのは「言語処理のための機械学習入門」です。

本書は、自然言語処理における機械学習の基礎から応用までを網羅した実践的な一冊です。言語処理における重要な技術とアルゴリズムを詳細に解説し、機械学習の理論と実装を実際の問題に応じて学べます。特に、テキストの特徴抽出やモデルの訓練、評価方法についての説明が豊富で、Pythonを使った具体的な実装例も多数掲載されています。データの前処理からモデルの選定、チューニングまで、実務に役立つスキルを身につけることができるため、機械学習を用いた自然言語処理の理解を深めたい方に最適です。実際のデータセットを使った演習も多く、手を動かしながら学ぶことができます。

▼書籍概要

書籍名	言語処理のための機械学習入門
対象者	中級者向け。自然言語処理の基礎知識があり、機械学習の応用を深めたい方に適しています。
ひとこと説明	自然言語処理のための機械学習の基礎から実践までを詳しく解説した実践的な一冊です。
著者	高村 大也 (著)
発売日	2010/7/1
ページ数	211ページ
出版社	コロナ社
中身（目次）	1 必要な数学的知識 2 文書および単語の数学的表現 3 クラスタリング 4 分類 5 系列ラベリング 6 実験の仕方など
読んだ人のクチコミ	・言語処理に限らず機械学習全般にも参考になる内容で、数式の説明もあり理解が深まるが、数学に自信がないとやや難しい部分もある。 ・最適化や確率、情報理論の基礎から、クラスタリングや分類アルゴリズムまで、言語処理の基礎的な機械学習アルゴリズムが丁寧に解説されていて非常にわかりやすい。 ・自然言語処理初心者向けではあるが、統計や確率の知識が求められる。数式の多い内容だが、アルゴリズムの使い方は丁寧に書かれていて理解しやすかった。 ・技術者向けの構成で、厳密な証明は省かれているが、実務での使用に焦点を合わせて説明されており、非常に読みやすく実用的な内容だった。

購入はこちら

11位：実践 自然言語処理 ―実世界NLPアプリケーション開発のベストプラクティス

自然言語処理（NLP）の本・参考書ランキング、第11位は「実践 自然言語処理 ―実世界NLPアプリケーション開発のベストプラクティス」です。

本書は、実世界の自然言語処理（NLP）アプリケーションの開発におけるベストプラクティスを紹介する実践的なガイドです。自然言語処理技術を利用して実際のビジネスや研究の問題を解決するための方法論と技術が詳細に説明されています。最新のNLPツールやフレームワークの使い方を実例を交えて解説し、データの収集からモデルのデプロイまでのプロセスを幅広くカバーしています。特に、テキスト分類、情報抽出、対話システムの構築など、実用的なアプリケーションに焦点を当て、読者が実践的なスキルを身につけることができる内容となっています。NLP技術の理論と実装を深く理解し、実世界の課題に応用するために最適な一冊です。

▼書籍概要

書籍名	実践 自然言語処理 ―実世界NLPアプリケーション開発のベストプラクティス
対象者	中級者から上級者向け。自然言語処理の基礎知識があり、実務での応用を考えている方に最適です。
ひとこと説明	NLPの要素技術やビジネス適用、システム開発のベストプラクティスを学べる実践書。具体例を通じ、NLPのビジネス活用を深く理解できます。
著者	Sowmya Vajjala (著), Bodhisattwa Majumder (著), Anuj Gupta (著), Harshit Surana (著), 中山 光樹 (翻訳)
発売日	2022/2/4
ページ数	512ページ
出版社	オライリージャパン
中身（目次）	1章 自然言語処理入門 2章 NLPのパイプライン 3章 テキストの表現 4章 テキスト分類 5章 情報抽出 6章 チャットボット 7章 その他のトピック 8章 ソーシャルメディア 9章 Eコマースと小売 10章 医療、金融、そして法律 11章 エンドツーエンドのNLPプロセス
読んだ人のクチコミ	・NLPを使用したアプリケーション構築の全体像を解説し、アルゴリズム実装だけでなく、システム全体の重要性を理解させてくれる一冊。SOTAの手法がうまくいかない理由や、実践的な知識を提供してくれる。 ・モデルのデプロイや運用に関する具体的なアプローチが参考になりました。実務に役立つ内容が満載です。

購入はこちら

12位：深層学習による自然言語処理

自然言語処理（NLP）の本・参考書ランキング、第12位は「深層学習による自然言語処理」です。

本書は、深層学習技術を自然言語処理（NLP）に応用するための包括的なリソースです。深層学習の理論から始まり、実際のNLPタスクでの応用に至るまでを詳細に解説しています。特に、ニューラルネットワークを用いたモデル設計やトレーニングのプロセス、最新のアーキテクチャや技術についての説明が豊富です。具体的な事例やコード例も多く、実践的なスキルを養うのに適しています。NLP分野での深層学習技術の実用的な利用方法を学びたいエンジニアや研究者にとって、技術的な詳細と実践的な知見が得られる一冊です。

▼書籍概要

書籍名	深層学習による自然言語処理
対象者	中級から上級者向け。深層学習や自然言語処理の基礎知識があり、さらに専門的な知識を深めたい方に最適です。
ひとこと説明	深層学習を使った自然言語処理の応用（機械翻訳、文書要約、対話、質問応答）を解説し、実装の工夫や実践的な内容が充実した一冊。
著者	坪井 祐太 (著), 海野 裕也 (著), 鈴木 潤 (著)
発売日	2017/5/25
ページ数	240ページ
出版社	講談社
中身（目次）	第1章 自然言語処理のアプローチ 第2章 ニューラルネットの基礎 第3章 言語処理における深層学習の基礎 第4章 言語処理特有の深層学習の発展 第5章 応用 第6章 汎化性能を向上させる技術 第7章 実装 第8章 おわりに
読んだ人のクチコミ	・深層学習の自然言語処理への応用が詳しく解説されており、RNNやLSTMなどの手法が理解しやすいです。分散表現についてもわかりやすい。もっと早く読めばよかった！ ・数式による理論説明が多く、既知の内容を再認識するには適しています。実装に必要なアルゴリズムの理解が深まります。 ・Transformer以前のNLP技術に焦点を当てた一冊で、特にBERT以前の技術に興味がある方におすすめです。実装の参考になります。 ・深層学習を自然言語処理に応用するための詳細な説明があり、ライブラリの比較も含まれているので実用的です。試す際に役立ちます。

購入はこちら

13位：Pythonで動かして学ぶ 自然言語処理入門

自然言語処理（NLP）の本・参考書ランキング、第13位は「Pythonで動かして学ぶ 自然言語処理入門」です。

本書は、Pythonを用いて自然言語処理の基本を学ぶための実践的な入門書です。基礎から応用まで幅広くカバーし、実際のコーディングを通じて技術を体験できます。データの前処理やモデルの構築、テキストの解析といった具体的な技術を扱い、実用的なスキルを身につけることができます。Pythonを用いた自然言語処理のプロジェクトを進めたい方に最適で、豊富なコード例と実際の課題が理解を助けます。実務で役立つノウハウも多く、これから自然言語処理を学び始める方にとって有用な一冊です。

▼書籍概要

書籍名	Pythonで動かして学ぶ 自然言語処理入門
対象者	初心者から中級者向け。Pythonの基本的な知識があり、自然言語処理に興味がある人が対象です。
ひとこと説明	Pythonを使って自然言語処理のWebアプリを作りながら、関連する概念や手法を学べる入門書。実践と基礎理論をバランスよく習得でき、学習の前段階にも最適。
著者	柳井 孝介 (著), 庄司 美沙 (著)
発売日	2019/1/23
ページ数	304ページ
出版社	翔泳社
中身（目次）	第0章 自然言語処理とは 第1章 実行環境を整えよう 第2章 テキストデータを収集しよう 第3章 データベースに格納しよう 第4章 構文解析をしよう 第5章 テキストにアノテーションを付ける 第6章 アノテーションを可視化する 第7章 単語の頻度を数えよう 第8章 知識データを活用しよう 第9章 テキストを検索しよう 第10章 テキストを分類しよう 第11章 評判分析をしよう 第12章 テキストからの情報抽出 第13章 系列ラベリングに挑戦しよう
読んだ人のクチコミ	・自然言語処理の基本をWebで実装するための本で、PythonだけでなくHTMLやJavaScriptの基礎も扱っている。丁寧な手順で初心者でも挑戦しやすい。 ・形態素解析や知識資源の活用まで広範囲にカバーし、具体的なコードで解説。Pythonを使って自然言語処理を扱うための入門書として非常にわかりやすい。 ・Pythonを使った実践的な学習が進められ、自然言語処理の理解が深まる。

購入はこちら

14位：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

自然言語処理（NLP）の本・参考書ランキングで次に紹介するのは「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」です。

本書は、BERT、GPT-3、DALL-Eを中心に、自然言語処理、画像処理、音声処理の最先端技術を実践的に学ぶための指南書です。各技術の基本概念から、具体的なプログラミング実装までを網羅しており、最新の人工知能技術を手軽に扱えるようになります。実践的なサンプルコードやプロジェクト例が豊富で、理論と実装の両面から理解を深めることができます。特に、業界での応用やプロジェクトに活かしたい方にとって、実践的かつ具体的な内容が魅力的です。

※こちらもおすすめ：生成AIのおすすめ本・参考書（定番本、ChatGPT、ビジネス活用、大規模言語モデルなど）

▼書籍概要

書籍名	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
対象者	中級者から上級者向け。機械学習やプログラミングの基礎知識がある方が対象です。
ひとこと説明	最先端のAIフレームワーク「GPT-3」や「DALL-E」などを取り上げ、自然言語処理、画像処理、音声処理の実力を試せるよう、インストールから学習までを解説した一冊。
著者	布留川 英一 (著), 佐藤 英一 (編集)
発売日	2021/9/6
ページ数	312ページ
出版社	ボーンデジタル
中身（目次）	1章 自然言語処理と深層学習 2章 Python開発環境の準備 3章 GiNZA 4章 Huggingface Transformers 5章 GPT-3・Vision Transformer・CLIP・Image GPT・DALL-E 6章 Tacotron2+WaveGlow・NEUTRINO・Jukebox 7章 Google Cloud Platform
読んだ人のクチコミ	・理論は知っているが最新の実践方法を知りたい方や、とりあえず触ってみたい初心者にも幅広く対応できる内容。 ・最新のAI言語処理技術に関しての情報が多く、Google Colabを活用して学習済みモデルを実行できる点が魅力。

購入はこちら

15位：BERT入門ーープロ集団に学ぶ新世代の自然言語処理

自然言語処理（NLP）の本・参考書ランキングで次に紹介するのは「BERT入門ーープロ集団に学ぶ新世代の自然言語処理」です。

本書は、BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）の基本概念から実装までを詳細に解説する一冊です。BERTは、自然言語処理の分野で革新をもたらしたモデルであり、その理解には深い知識と実践が必要です。本書では、BERTの仕組みや応用例をわかりやすく説明し、具体的なコーディング例を通じて実際のプロジェクトでの利用方法を学ぶことができます。基礎から応用まで幅広くカバーしており、AI技術の進展に追いつきたい方や、自然言語処理に興味がある方にとって、実践的な内容が満載です。

▼書籍概要

書籍名	BERT入門ーープロ集団に学ぶ新世代の自然言語処理
対象者	中級者から上級者向け。機械学習や自然言語処理の基礎知識がある方が対象です。
ひとこと説明	自然言語処理とBERTの基礎を解説し、実務で使えるコードやノウハウを提供。技術面と実務課題の両方に役立つ一冊です。
著者	佐藤 大輔 (著), 和知 德磨 (著), 湯浅 晃 (著), 片岡 紘平 (著), 野村 雄司 (監修)
発売日	2022/8/6
ページ数	180ページ
出版社	リックテレコム
中身（目次）	第1章 NLPの基礎知識 第2章 NLPの技術解説 第3章 BERTの技術解説 第4章 BERTの環境構築 第5章 代表タスクを通じて理解する 第6章 練習問題 第7章 ビジネス適用における課題と解決
読んだ人のクチコミ	・自然言語処理を専門にしていませんが、初歩的な概念が掴め、コードも試せるため、興味本位で購入して正解でした。負担なく読め、学習の一歩として有用でした。 ・実務でAI開発をしているが、BERTの理解を深めたくて購入。他の書籍よりも理解しやすく、初学者にとって概要を掴むには最適です。 ・数式が出てこないので、数学が苦手な人や自然言語処理に初めて触れる人に最適。ページ数も多くなく、気軽に学び始められる一冊です。 ・TransformerやBERTについて初歩的な内容が非常にわかりやすく説明されており、Google Colabで実際に試せる点も魅力。専門的すぎず、ビジネス応用にも役立つ内容です。

購入はこちら

16位：実践Data Scienceシリーズ Pythonではじめるテキストアナリティクス入門

自然言語処理（NLP）の本・参考書ランキングで次に紹介するのは「実践Data Scienceシリーズ Pythonではじめるテキストアナリティクス入門」です。

本書は、Pythonを用いたテキストアナリティクスの基礎から実践までを網羅的に学べる一冊です。自然言語処理の技術を活用し、テキストデータの分析や処理に関する具体的な手法を紹介しています。データの前処理、特徴抽出、テキスト分類などの技術をPythonで実装する方法を、豊富なコード例とともに解説。データサイエンスの分野で必要なスキルを、実践的なアプローチで身につけることができます。実務に即した例も多く、テキストデータの解析を深く理解したい方におすすめです。

▼書籍概要

書籍名	実践Data Scienceシリーズ Pythonではじめるテキストアナリティクス入門
対象者	初級者から中級者向け。Pythonの基本的な使い方とデータ処理の経験がある方が対象です。
ひとこと説明	「spaCy＋GiNZA」による分析を初学者向けに解説。観光、金融、ソーシャルメディアの事例を詳しく紹介し、環境構築もサポートした実践的な入門書です。
著者	榊 剛史 (著, 編集), 石野 亜耶 (著), 小早川 健 (著), 坂地 泰紀 (著), 嶋田 和孝 (著), 吉田 光男 (著)
発売日	2022/3/10
ページ数	256ページ
出版社	講談社
中身（目次）	第1章 テキストアナリティクスことはじめ 第2章 プログラミングの補足知識 第3章 環境構築 第4章 基礎技術 第5章 データ収集 第6章 観光テキストの解析 第7章 金融・経済テキストの解析 第8章 ソーシャルメディアテキストの解析 第9章 実践的なテクニック 第10章 深層学習技術 第11章 環境構築の要らないテキストアナリティクス
読んだ人のクチコミ	・プログラミング初心者でも取り組める解説書で、テキストデータ解析に挑戦しやすい内容です。様々な解析例が楽しく、初心者でもPythonを使いこなせるサポートが嬉しいです。 ・テキストアナリティクスの基礎から実践までを網羅した良書。プログラミング経験者には適しており、自然言語処理や関連ツールの解説が丁寧です。 ・mecab以外にGINZAの紹介があり、共起ネットワークの具体的な応用事例がとても参考になりました。初心者でも納得できる解説がされています。 ・テキストアナリティクスを一から学べる入門書。形態素解析やWordCloud、共起ネットワークの実践例も充実していて、データ解析の基礎が身につきます。

購入はこちら

17位：現場で使える! Python自然言語処理入門

自然言語処理（NLP）の本・参考書ランキング、第17位は「現場で使える! Python自然言語処理入門」です。

本書は、Pythonを用いた自然言語処理の実践的な入門書です。自然言語処理（NLP）の基礎から応用まで、実際の業務で役立つスキルを体系的に学べます。具体的には、テキストデータの前処理、特徴抽出、分類、クラスタリングといった基本的な手法から、機械学習モデルの構築まで幅広くカバー。実務に即した例題やサンプルコードを豊富に用意しており、実際のプロジェクトで使えるノウハウが満載です。初学者から中級者まで、自分のペースで進められるように工夫されています。

▼書籍概要

書籍名	現場で使える! Python自然言語処理入門
対象者	初級者から中級者向け。自然言語処理の基礎知識を持ち、Pythonを使ったプログラミングに一定の経験がある方が対象です。
ひとこと説明	AIエンジニアの経験を基に、Pythonで自然言語処理の手法を徹底解説。従来技術から最新技術BERTまでを網羅し、実践的なプログラムやAPI、OSSの利用方法も紹介します。
著者	赤石 雅典 (著), 江澤 美保 (著)
発売日	2020/1/20
ページ数	376ページ
出版社	翔泳社
中身（目次）	Chapter1 テキスト分析とは Chapter2 日本語テキスト分析：前処理の勘所 Chapter3 従来型テキスト分析・検索技術 Chapter4 商用APIによるテキスト分析・検索技術 Chapter5 Word2VecとBERT
読んだ人のクチコミ	・自然言語処理の概念実証に最適な一冊。OSSとWatsonの両方を試せる実用的な内容が魅力的です。 ・概念を分かりやすく説明しており、オープンソースと商用APIの違いも明確。Watsonを利用した自然言語処理の説明が非常に参考になります。 ・OSSとWatsonAPIの違いを体験できる点が他の書籍と異なる。テキストデータの取得方法が詳しく説明されている点も役立ちます。 ・自然言語処理の全体像が掴め、WatsonAPIの実践的な使い方が解説されていて、今後の業務に活かせる内容が充実しています。

購入はこちら

18位：入門 自然言語処理

自然言語処理（NLP）の本・参考書ランキング、第18位は「入門 自然言語処理」です。

本書は、自然言語処理（NLP）の基礎を網羅的に学べる入門書です。著者Steven BirdとEwan Kleinは、自然言語処理の基本概念から実用的な技術までを丁寧に解説しており、言語学とコンピュータサイエンスの知識を融合させた内容が特徴です。テキストの前処理、言語モデルの構築、機械学習を用いた解析手法など、幅広いトピックが扱われており、実際のデータセットを用いた実践的な演習も豊富です。初心者でも理解しやすく、自然言語処理の基礎を確実に固めることができる一冊です。

▼書籍概要

書籍名	入門 自然言語処理
対象者	自然言語処理の基礎を学びたい初心者から中級者向け。プログラミングやデータ分析の基本知識があるとより効果的です。
ひとこと説明	理論と実践をバランスよく学べる自然言語処理の入門書。日本語NLPの特別な内容も収録。
著者	Steven Bird (著), Ewan Klein (著), Edward Loper (著), 萩原 正人 (翻訳), 中山 敬広 (翻訳), 水野 貴明 (翻訳)
発売日	2010/11/11
ページ数	592ページ
出版社	オライリージャパン
中身（目次）	1章 言語処理とPython 2章 テキストコーパスと語彙資源へのアクセス 3章 生テキストの処理 4章 構造化されたプログラムを書く 5章 単語の分類とタグ付け 6章 テキスト分類の学習 7章 テキストからの情報抽出 8章 文構造の分析 9章 素性ベースの文法の構築 10章 文の意味の解析 11章 言語データの管理 12章 Pythonによる日本語自然言語処理
読んだ人のクチコミ	・大学院で自然言語処理を研究しており、この本は教科書として最適。内容が詳しく、説明もわかりやすい。 ・リファレンスとして優れており、専門外の学生が研究で自然言語を扱う際に非常に役立つ網羅的な内容。 ・Pythonの基礎がある人なら楽しく学べる内容。実習形式で学びながらイマジネーションが広がる。 ・NLTKを使った自然言語処理の入門書で、日本語処理の章も充実。Pythonに尻込みせず挑戦する価値がある一冊。

購入はこちら

19位：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!

自然言語処理（NLP）の本・参考書ランキング、第19位は「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!」です。

本書は、PyTorchを用いて自然言語処理（NLP）の技術を実践的に学べる一冊です。具体的には、word2vec、LSTM、seq2seq、BERTなどの技術を活用して、日本語テキスト解析を行う方法が詳しく解説されています。特に日本語に特化した実装例が豊富で、言語処理の実務に直結するスキルが身につきます。理論と実践をバランスよく学べるように構成されており、Pythonプログラミングの知識を活かして、最先端の自然言語処理技術をマスターするのに最適です。

▼書籍概要

書籍名	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!
対象者	自然言語処理の基礎知識を持ち、PyTorchを用いて実践的な技術を学びたい中級者以上。Pythonの基本的な知識があると効果的です。
ひとこと説明	PyTorchを活用して自然言語処理の基本技術を学びます。word2vec、LSTM、seq2seq、BERTを通じて、テキスト分類や機械翻訳を実装する方法を解説。基本から実践までをステップバイステップで紹介し、ディープラーニング技術の習得が可能です。
著者	新納 浩幸 (著)
発売日	2021/3/18
ページ数	256ページ
出版社	インプレス
中身（目次）	第1章 PyTorchの基礎 第2章 word2vecによる分散表現 ~単語をベクトルで表現~ 第3章 LSTMによる時系列データ解析 ~文を単語の系列として解析~ 第4章 seq2seqモデルによる機械翻訳 ~ある系列を別の系列に変換~ 第5章 事前学習済みモデルBERTの活用 ~タスクに応じてモデルを調整~
読んだ人のクチコミ	・本書は自然言語処理の基礎を学ぶために最適で、実際にPyTorchでの実装方法を学べる。適度な解説で非常に読みやすい。 ・研究室の学生に読ませたところ、教えなくてもプログラミングを進められるようになり、非常に助かっている。ミスプリの報告もしている。 ・一定の基礎知識を前提としており、対象読者には最適な内容。入門書ではなく、大学生以上の学習者向けの書籍。

購入はこちら