数値ベクトル

自然言語処理に関する用語

密ベクトルとは?

-密ベクトルの概要- 密ベクトルとは、大量のデータから抽出した、密度の高い数値ベクトルです。データ内の類似性や関連性を数値的に表現し、機械学習や自然言語処理などの分野で広く使用されています。密ベクトルは、テキストデータを数値に変換するために使用でき、文書の分類、検索、要約などのタスクに役立てることができます。さらに、密ベクトルは画像や音声データなどの非テキストデータにも適用でき、これらのデータの類似性や関連性を抽出するのに役立ちます。
自然言語処理に関する用語

AIにおける埋め込み表現とは?

-埋め込み表現とは何か?- 埋め込み表現とは、データポイントを多様な特徴量の集合として表現する技術です。この集合は、ポイントの特徴を低次元ベクトルとして捉えています。例えば、画像を色、テクスチャ、形状などの特徴量で表すことができます。 埋め込み表現は、データからの類似性の理解にも役立ちます。似たような特徴を持つデータポイントはベクトル空間内で近くに位置します。つまり、これらのポイント間の距離は小さくなります。この性質により、埋め込み表現はクラスタリングや次元削減などのタスクに使用できます。
自然言語処理に関する用語

AI用語『エンベディング』とは?

『エンベディング』とは、データをベクトルに変換する手法を指します。ベクトルとは、数値の配列で、データの特定の特性や意味を表現します。エンベディングを行うことで、データを数値的な表現に変換し、機械学習アルゴリズムが処理しやすくなります。