ワンホットベクトル

言語モデル

局所表現:単語を0と1で表す

私たち人間は、言葉を使って考え事をしたり、互いに意思疎通を図ったりしています。これは自然言語と呼ばれるものですが、コンピュータがこれを扱うのは容易ではありません。コンピュータに自然言語を理解させるためには、まず単語をコンピュータが処理できる形に変換する必要があります。 この変換方法の一つに、単語を数値に変換する、つまり数値化するという方法があります。単語を数値で表すことで、コンピュータは単語を認識し、様々な処理を行えるようになります。 例えば、「りんご」という単語に「1」、「食べる」という単語に「2」といったように、単語に番号を割り振ることを考えてみましょう。すると、「りんごを食べる」という文は「1 2」と表現できるようになります。このように、単語を数値化することで、コンピュータは文を数値の並びとして捉え、文の意味を解釈したり、文章を生成したりすることが可能になるのです。 単語を数値化する方法は、単語を単なる番号に対応付けるだけでなく、単語の意味や役割、文脈に応じたより複雑な表現方法も存在します。これらの表現方法は、自然言語処理の様々なタスクに応用され、コンピュータによる自然言語理解を大きく進歩させています。
言語学習

言葉の意味をベクトルで表現する: 局所表現

- 言葉の表現方法 人間は、言葉を使って考えや気持ちを伝えます。コンピュータにも言葉を理解させ、人間のように言葉を扱わせるためには、言葉をコンピュータが理解できる形に変換する必要があります。これを-自然言語処理-と呼びます。 自然言語処理では、様々な方法で言葉をコンピュータに理解させます。その一つに、言葉を-ベクトル-に変換する方法があります。ベクトルとは、簡単に言うと数字を並べたものです。例えば、「りんご」という言葉を「0.2, 0.5, 0.8」といったように、複数の数字で表します。 これらの数字は、言葉の意味を表しています。例えば、「りんご」と「みかん」はどちらも果物なので、似たような数字の並び方になります。一方、「りんご」と「車」は全く異なる意味を持つため、数字の並び方も大きく異なります。このように、言葉をベクトルに変換することで、コンピュータは言葉の意味を数字として理解し、処理することができるようになります。 ベクトル表現は、自然言語処理の様々な場面で利用されています。例えば、文章の類似度を計算したり、文章を分類したり、機械翻訳などにも応用されています。