タイトルの通り、Deep Learningによる自然言語処理の教科書「Neural Network Methods for Natural Language Processing」を読みました。全体として色々と理解が深まった部分があるのでお勧めです。
まさにタイトルの通り、自然言語処理とDeep Learningに特化した本でした。そもそもニューラルネットワークとは、というようなところから始まっているのでDeep Learningの深い知識が無くても読み始めることは可能だと思います。
また、自然言語処理の部分についても適宜基本的な内容が解説されながら進んでいくので読みやすいと思います。
図が多いので、CNNやRNNなどのネットワーク構造がどのようになっているのかというのも理解しやすいです。個人的にはこの本で、モヤモヤしていたLSTMやGRUといった内容やAttention機構がどういった仕組みであるかが理解できたのが収穫でした。
最近出たばかりの本なので、いまだ発展途上であるDeep Learningによる自然言語処理という分野で数多くの論文が参照されており、新しいものだと2017年に出た論文もカバーされているところが素晴らしいと思います。
どちらかというと理論的な面が重視して解説されているので、ここからどのように実装に落とし込んでいくかは別途TensorflowやKerasなどの記事を読むことになるかと思います。
