機械学習エンジニアのためのTransformers

機械学習エンジニアのためのTransformers｜オライリー・ジャパン

Transformersによる分類、生成、要約、質問応答、速度の調整、少量データの学習と事前学習を扱う書籍。

Hugging Face Transformersを使い、分類、固有表現認識、生成、要約、質問応答などを扱う書籍です。高速化、少ないラベルでの学習、多言語での適応も出版社の目次に含まれます。自然言語処理の課題に合わせたモデルと評価を学ぶ用途です。

書誌・著者・翻訳：Lewis Tunstall、Leandro von Werra、Thomas Wolf　著、中山光樹　訳／確認 2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784873119953/

書誌・発行日と分量：2022-08-05発行 / 424ページ（出版社表記）／確認 2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784873119953/

書誌・ISBN：978-4-87311-995-3／確認 2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784873119953/

学習内容・扱うテーマ：Transformer / 自然言語処理 / 追加学習／確認 2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784873119953/

書誌・原書：Natural Language Processing with Transformers／確認 2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784873119953/

学習内容・構成と学習範囲：分類・固有表現・生成・要約・質問応答、多言語、少数例、高速化／確認 2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784873119953/

対象：Pythonと機械学習の基礎を持ち、Transformersを具体的な文章処理へ適用したい開発者。。形式：書籍。言語：日本語。利用条件：有料書籍。紙・電子版の有無、価格、在庫は出版社の公式ページで確認。

確認事項（編集部）：発行時点の内容です。利用するライブラリ・クラウドサービスの現在の仕様、正誤表、サンプルコードの動作条件を確認してください。基礎や歴史的な実装を学ぶ資料として扱い、最新の操作手順と区別してください。

出典：オライリー・ジャパン「機械学習エンジニアのためのTransformers — 書誌・目次」／公開・更新情報：2022-08-05／確認日：2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784873119953/

文章処理のタスクに合わせ、モデルの出力と評価の仕方を選びたい

編集部の整理 · 2026-09-15

文章を入力する点が同じでも、分類、固有表現の抽出、要約では正解の作り方が異なります。本書を読む際は一つの用途を選び、入力と正解の形式を先にそろえます。高速化や追加学習を試す前に、小さな例で取りこぼしと誤った追加を見つける読み方を提案します。

以下は公開情報を踏まえた手順の提案です。当社による製品検証・受講・実読の結果ではありません。

1. 処理する単位と正解を決める：文書の種類、抽出する語の範囲、要約で残す事実などを定義します。判断に迷う例はラベルの基準へ戻して整理します。

2. トークン化と出力を照合する：入力が途中で切れていないか、抽出位置やラベルが元の文と合うかを確かめます。長文や未知の表記を例に含めます。

3. 変更後も同じ評価例を使う：学習や高速化の条件を記録します。速度やメモリと品質の変化を別々に残し、評価例への過度な合わせ込みを避けます。

2022年のモデルやライブラリの例を、現在の製品順位として扱いません。モデルとデータの利用条件、対応する版を確認してください。全編実読・全サンプル実行の紹介ではありません。