「た」

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深層学習

言葉のベクトル表現:単語埋め込み

人は、言葉が持つ意味を理解し、周りの状況に合わせて正しく解釈することができます。例えば、「明るい」という言葉は、場所が明るいのを指す場合や、性格が明るいのを指す場合があります。人は前後の文脈からどちらの意味かを判断できます。しかし、計算機にとっては言葉はただの文字の並びでしかありません。計算機に言葉の意味を理解させるのは容易ではありません。そこで、計算機に言葉の意味を理解させるための方法として、単語埋め込みという技術が注目を集めています。単語埋め込みとは、言葉を数字の列で表す手法です。それぞれの言葉は、決められた長さの数字の列に変換されます。この数字の列をベクトルと呼びます。そして、ベクトル同士の距離や方向によって、言葉の意味の近さを表すことができます。 例えば、「猫」と「犬」を考えてみましょう。どちらも動物なので、ベクトル空間の中では近い場所に置かれます。ベクトル空間とは、ベクトルを図形のように配置できる空間のことです。猫と犬のベクトルが近いということは、計算機にとって猫と犬の意味が近いということを意味します。一方、「猫」と「机」を考えてみましょう。猫は生き物ですが、机は家具です。全く異なるものなので、ベクトル空間の中では遠い場所に置かれます。このように、単語埋め込みを使うことで、計算機は言葉の意味をベクトルとして捉え、言葉の意味の近さを理解できるようになります。これは、計算機が文章を理解したり、文章を作ったりする上で非常に役立ちます。例えば、似た意味を持つ言葉を探したり、文章の要約を作成したりすることが可能になります。また、大量の文章データから、言葉の使われ方の変化や流行などを分析することもできます。近年、様々な種類の単語埋め込みが開発され、自然な言葉の処理技術の進歩に大きく貢献しています。