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公開：2024-10-22

Word2vecとは？意味をわかりやすく簡単に解説

text: XEXEQ編集部

Word2vecとは

Word2vecは、単語をベクトル化するための手法の一つで、自然言語処理の分野で広く使用されています。単語をベクトル化することで、単語同士の類似度や関係性を数値化し、コンピュータが理解しやすい形式で表現することができます。

Word2vecは、大量のテキストデータを学習することで、単語の意味や文脈を捉えることができます。学習には、単語の共起情報を利用し、似たような文脈で出現する単語は近い位置にマッピングされるという特徴があります。

Word2vecには、CBoWとSkip-gramの2つのモデルがあります。CBoWは、周辺の単語から中心単語を予測するモデルで、Skip-gramは、中心単語から周辺の単語を予測するモデルです。

Word2vecを使用することで、単語の類似度計算、感情分析、文書分類、機械翻訳など、様々なタスクに応用することができます。また、転移学習にも利用でき、少ない学習データでも高い精度を実現できる可能性があります。

Word2vecは、GoogleのTomas Mikolovらによって2013年に発表された手法で、現在でも自然言語処理の分野で重要な役割を果たしています。多くの派生モデルやアルゴリズムが開発されており、研究が活発に行われている領域の一つです。

参考サイト

1. Google. https://blog.google/intl/ja-jp/

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