AI分野で，いま大注目の技術 !!　AIを考えるとき，「自然言語処理」は常に中心となるテーマである．本シリーズは，実践的なアプローチで自然言語処理技術に迫っていく．すなわち，最初に具体的なシステムや応用例を示し，それらに関する理論や技術，実装のノウハウは，後からじっくり解説する．本書は，著者らが実用化した言語処理システムを最初に提示し，そのシステムをどのように作り上げたかを追体験しながら，設定不良問題などへの具体的な対処方法を紹介している．本書全体をとおして，システム構築に際して，学ぶべき対象と方向性の手かがりが示されている．自然言語処理の開発技術者，研究者，それを志す学生には必携の書である．

言語において意味を成す最小の要素である「形態素」の解析方法について、技術者向けにその理論や実装方法を網羅的、体系的に解説する。実装や高速化等を扱いつつ、辞書やコーパスなどの言語資源の構築・利用についてもカバー。解析ツールを「ブラックボックス」として使っている人も中身を理解したうえで拡張・改良できる道筋ができ、ひいては独自の辞書の作成を目指せるようになる。C++11を使った具体的な実装方法も掲載。 199

実践・自然言語処理シリーズの第3巻。本書は自然言語処理におけるテキスト処理の様々な要素技術を、実用的な手法に厳選してまとめている。前処理、類似度、重要度、検索、要約、フィルタリング処理といった基礎的な処理方法が網羅され、自然言語処理の各種ツールの使い方も丁寧に解説している。教科書だけでは不十分な、実践に足る情報をこの一冊を通して得ることができる。
【目次】
第1章 基礎知識
第2章 システム例：類似文書の提示システム
第3章 前処理を行う
第4章 似た単語を探す
第5章 単語の重要度を計算する
第6章 似た文を探す
第7章 テキストを短くする
第8章 テキストを検索する
第9章 テキストをフィルタリングする
第10章 システムを評価する
第11章 より高度な処理を行う
第12章 さらに勉強したい方は

社会の中で日々蓄積されていく電子データの多くは自然言語で書かれたテキストであり、情報社会の伝達手段や知識源として使われている。
これらの情報をデータベースとして整理・構造化し、活用するには、拡散した情報を適切に抽出し関係づける必要がある。このプロセスを（半）自動化する技術が「情報抽出」である。その際、各分野固有の自然言語表現をいかに的確にとらえて関係づけるかが重要となる。
本書では、固有表現抽出技術と、固有表現間の関係を抽出する関係抽出技術に焦点を当て、機械学習などを駆使して「情報抽出器」を作るための解説を行う。
【目次】
第1章 情報抽出
第2章 情報抽出のためのコーパス作成
第3章 固有表現抽出
第4章 関係抽出
第5章 評価方法

　Amazon社のAlexaやマツコロイドなど、人との対話を通して仕事をこなすコンピュータ内蔵システムやロボットが活躍している。
　私たちが日常使う言語（自然言語）を、AIを用いてコンピュータに組み込むための技術「自然言語処理」を集めた本シリーズの第5巻『対話システムの作り方』では、様々な実例を通して対話システムを体系的に紹介していく。マツコロイドの制作にも関わった著者が、対話というものの本質から目的に沿った対話システムの作り方まで、幅広く解説する。対話システムの導入書！
【目次】
第1章 対話システム事例1：旅行案内システム
第2章 対話システム事例2：マツコロイド
第3章 対話システム事例3：なりきりAI アマデウス紅莉栖
第4章 対話システムとは
第5章 タスク指向型対話システム
第6章 非タスク指向型対話システム
第7章 対話システムの評価
第8章 対話システムのこれから
付録
A.1 書籍
A.2 解説記事・サーベイ
A.3 学会・国際会議・論文誌
A.4 Readings