ディープラーニングによるAIモデル・技術という記事でも既にディープラーニング系の技術を活用した自然言語処理についての情報は触れているし、ChatGPTとか大規模言語モデル（LLM）関連の情報まとめという記事にあるように今時はLLMだろうという話もある。
が、流行りがどうとかではなく、自然言語処理の基本的な知識や考え方、事例とかは把握しておくべきと思い、上記の記事を補足する情報の整理を。

トピックモデルは確かにこれが分かりやすかった。

word2vec系の記事

GoogleのBERTモデルは去年も使ってたな。

あとはデータ集として国立国語研究所 (ninjal.ac.jp)と、イメージアップしやすい活用事例としてデータジャーナリズムを。

自然言語処理系の知識や考え方、事例が必要になって関連情報を今まで僕が得てきたのは、必ずしも専門でない、対象を分析するために使ってる人たちからが多い。
そこら辺が専門ですっていう人で適切な人を知ることが次の目標か。僕の知ってる専門家らしき方々は、無知の知を知らないというか、それ実務ではもっと簡単に解決するよねというのにも自然言語処理の高度技術（最近ならLLMも加えて）に固執して自説を滔々と演説するというか、まぁ。。。

他の情報を見たい方は、目次ページへ
仕切り直しで収集情報の整理から｜くすぐったがり｜note