分散仮説

自然言語処理に関する用語

スキップグラムで言語モデルを理解する

分散仮説は、言語モデルのスキップグラムにおける基本的なコンセプトです。この仮説は、単語間の関連性はそれらの分布の近さによって表されるという考えに基づいています。つまり、頻繁に一緒に出現する単語は、単語ベクトル空間においても近く配置されます。 分散仮説は、言葉の意味をその文脈から学習するというスキップグラムの機能を裏付けています。スキップグラムは、単語をその周囲の単語群と組み合わせたときに予測しようとします。同じ文脈で頻繁に出現する単語は、ベクトル空間で関連付けられるため、スキップグラムはこれらを正しく予測できます。
自然言語処理に関する用語

CBOWとは?分散仮説をCNNで実現したword2vecの手法

-CBOWの仕組み- CBOW(Continuous Bag-of-Words)は、単語の分散表現を作成するword2vecの手法の1つです。CBOWでは、ターゲットとなる単語を取り巻く文脈の単語を使用してその単語のベクトルを予測します。 具体的には、ターゲット単語の中心、あるいは前後に一定数の文脈単語を配置し、それらの単語からターゲット単語を推測するタスクを行います。このタスクをニューラルネットワークで行い、ニューラルネットワークの重みとして得られるベクトルが、ターゲット単語の分散表現となります。 CBOWでは、ターゲット単語を文脈単語から予測することで、文脈に依存した単語意味を捉えたベクトルを作成できます。このベクトルは、類義語の検索、自然言語処理、機械翻訳など、さまざまな自然言語処理タスクに活用できます。