文脈表現

言葉の意味は、周りの言葉によって大きく変わることがあります。例えば、「走る」という言葉は、運動会で使われる時と、計算機の仕組みが動く時に使われる時で、全く違う意味になります。このように、同じ言葉でも、使われる場面によって意味が変わることを、私たちは自然と理解しています。しかし、従来の計算機は、この言葉の文脈を捉えるのが苦手でした。 従来の計算機は、それぞれの言葉に対して、意味を表す数値の列（ベクトル）を割り当てていました。この方法では、「走る」という単語には、運動会の意味でも、計算機の仕組みが動く意味でも、同じベクトルが割り当てられていました。つまり、計算機は「走る」という言葉が持つ複数の意味を区別できていなかったのです。そのため、言葉の意味をもっと正確に理解できる、新しい方法が必要とされていました。 このような背景から、ＥＬＭｏが生まれました。ＥＬＭｏは、文脈を考慮した、新しいベクトルの割り当て方を提案しました。ＥＬＭｏでは、同じ「走る」という言葉でも、周りの言葉によって異なるベクトルが割り当てられます。運動会について書かれた文章の中の「走る」には、運動会に合ったベクトルが、計算機の仕組みについて書かれた文章の中の「走る」には、計算機に合ったベクトルが割り当てられるのです。 このように、ＥＬＭｏは、文脈に応じて言葉の意味を捉えることができるようになりました。これにより、計算機は言葉の意味をより深く理解し、文章の全体的な意味を把握することができるようになりました。従来の方法よりも高い精度で言葉の意味を捉えることができるようになったＥＬＭｏは、自然言語処理の分野に大きな進歩をもたらしました。