※ 本記事は筆者のアイデアを元に生成AIが作成した草稿を、筆者が加筆・修正・事実確認を行ったものです。
書籍概要
- 書名: ことばの意味を計算するしくみ 計算言語学と自然言語処理の基礎
- 著者: 谷中 瞳
- 出版社: 講談社
- 出版日: 2024年10月11日
- ページ数: 288ページ
- 定価（税込）: 3,520円
- ISBN: 9784065369845
- フォーマット: KS情報科学専門書
本書の内容と構成
- 第1部 ことばの意味を計算するには – 言語の容認可能性や分析・解析の基本概念を解説し、計算言語学の基礎を築きます
- 第2部 計算言語学からみた、ことばの意味を計算するしくみ – 形式統語論や形式意味論といった理論言語学的アプローチを詳しく解説し、集合論や記号論理学を用いた意味解析の手法を学べます
- 第3部 自然言語処理からみた、ことばの意味を計算するしくみ – 分布意味論やニューラル言語モデル、大規模言語モデルなど、現代の自然言語処理技術の理論と実践にアプローチします
- 第4部 学際的視点からみた、ことばの意味を計算するしくみ – 古典的計算主義とコネクショニズムの対比や深層ニューラルネットワークの体系性分析など、計算言語学と自然言語処理の融合の展望を示します
著者について
谷中瞳氏は、東京大学大学院情報理工学系研究科コンピュータ科学専攻准教授（卓越研究員）であり、理化学研究所革新知能統合研究センター客員研究員も兼任しています。2018年に東京大学大学院工学系研究科システム創成学専攻博士課程を修了し、博士（工学）の学位を取得しました。
計算言語学や自然言語処理に関する研究に従事し、「理論言語学と言語処理の融合による言語理解技術の研究」により2024年に文部科学大臣表彰若手科学者賞を受賞。また2022年に船井研究奨励賞も受賞するなど、言語処理研究の第一線で活躍する若手研究者です。
人のようにことばの意味を理解する自然言語処理技術を目指して、理論言語学に基づく言語モデルの分析や、機械学習と記号論理の融合による推論技術の研究に取り組んでいます。
ネットの評判・レビューまとめ
高評価ポイント
計算言語学と自然言語処理という2つの分野からアプローチする構成が評価されています。特に理論言語学的な形式統語論・意味論と、統計的言語処理技術（Transformer、大規模言語モデル）を両方扱う点が強みとされています。言語処理学会前会長の乾健太郎氏も「ChatGPTで周知となった「ことばのテクノロジー」としての自然言語処理と、哲学・数学・論理学から「ことばをサイエンスする」計算言語学との架け橋となる教科書」と推薦しています。
注意点・批判的意見
専門性が高く前提知識を要する部分があるため、初学者には難しいという評価もあります。Amazonのレビューでは「事前知識がないとまともに読めない」「非常に省略が多い」といった指摘もあり、「計算理論の基礎」程度の内容が前提とされる記述になっています。平易なタイトルからイメージされるよりも専門的な内容であることに注意が必要です。
関連図書
| 書籍名 | 著者 | 特徴 | 読者層 | Amazonリンク |
|---|---|---|---|---|
| 自然言語処理の基本と技術 | 奥野陽 | 自然言語処理の基本的理論から応用までを網羅した入門書 | 初学者から実務者 | Amazon |
| 深層学習による自然言語処理 | 坪井祐太, 海野裕也, 鈴木潤 | 深層学習を用いた自然言語処理の理論と実践を詳細に解説 | 中級〜上級者 | Amazon |
| 言語処理のための機械学習入門 | 高村大也 | 自然言語処理における機械学習の基礎的な考え方を解説 | 初学者〜中級者 | Amazon |
| 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 | 布留川 英一 (著), 佐藤 英一 (編集) | 最新のLLMなど先端の言語モデルを実装で学ぶ | 実装重視の読者 | Amazon |
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まとめ・感想
本書は、計算言語学と自然言語処理という二つの学問領域から「ことばの意味を計算する」という問題にアプローチする意欲的な一冊です。ChatGPTをはじめとする大規模言語モデルが一般に広く使われるようになった今、その背後にある理論的基盤を理解するための貴重な教科書といえます。
特に、形式意味論や論理学に基づく伝統的アプローチと、深層学習に基づく最新のアプローチを対比させながら解説している点は、両分野の架け橋となる本書ならではの特徴です。専門的な内容ではありますが、AIと言語の関係に関心を持つ読者にとって、重要な知見を提供してくれるでしょう。
書き手の視点から：私がこの本で考えたこと
フリーランスエンジニアでありながら臨床心理士として支援現場にも立つ私にとって、本書は技術と人間理解の接点を改めて考えるきっかけになりました。
計算言語学と自然言語処理という二つのアプローチは、私の中の「工学的思考」と「臨床的思考」の二面性に通じるものがあります。形式意味論が厳密な論理で言語を捉えようとするように、支援の場面でも時に構造化された枠組みで問題を理解する必要があります。一方で、大規模言語モデルが膨大なデータから帰納的に言語の特性を学習するように、臨床現場では個々の事例から浮かび上がる文脈や暗黙知を大切にします。
特に第16章の「深層ニューラルネットの体系性の分析」は、私のSST（ソーシャルスキルトレーニング）での実践と共鳴するものがありました。体系性、つまり部分から全体を構成する能力は、社会的コミュニケーションの本質にも関わります。AIが言語の体系性をどう獲得するかという問いは、人が社会的文脈をどう学習するかという問いに重なります。
生成AIを若者支援の現場で活用する際も、単なる道具としてではなく、「言語を通じた理解の仕組み」として捉えることで、より深い支援が可能になるのではないか。本書を読み進めながら、言語の計算可能性と不可能性の境界、そして「わかり合えない」と思われていた瞬間にこそ生まれる新たな理解の可能性について、考えを深めることができました。
技術と支援の両方に携わる者として、この本から得た知見をこれからの実践にどう活かせるか、その可能性に胸が躍ります。
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