「f」

言語学習

Few-shot学習:少ないデータでAIを賢く

人工知能に指示を出す際、私たちは言葉を使って意図を伝えようとします。しかし、「面白い映画を探して」と頼むように、言葉だけでは真意がうまく伝わらない場合があります。なぜなら、「面白い」と感じる基準は人それぞれだからです。 このような場合に役立つのが、Few-shotと呼ばれる学習方法です。Few-shotは、少量のデータから人工知能に学習させる手法です。例えば、「面白い映画」の例として、自分が面白いと感じた映画をいくつか人工知能に提示します。すると、人工知能はそれらの映画に共通する要素を分析し、「面白い映画」の定義を自ら学習します。 従来の機械学習では、大量のデータを使って学習させる必要がありました。しかし、Few-shotを用いることで、少ないデータからでも人工知能に複雑な概念を理解させることが可能になります。これは、まるで私たち人間が、少しの経験からでも新しいことを学びとっていくプロセスに似ています。 Few-shotは、人工知能が人間の意図をより深く理解し、私たちの期待に近い反応を返すために、重要な役割を果たすと期待されています。
その他

AI開発の要!FATとは?

近年、人工知能(AI)は、私たちの生活のあらゆる場面に進出し、革新的な変化をもたらしています。車の自動運転や病気の診断、顧客サービスなど、AIの活用範囲は広がり続けており、私たちの社会や生活をより便利で豊かなものにしています。しかし、それと同時に、AI技術の発展と利用に伴い、倫理的な問題への懸念も高まっています。 AIが倫理的に問題なく開発され、運用されるためには、公平性(Fairness)、説明責任(Accountability)、透明性(Transparency)というFATの原則を理解し、遵守することが重要です。 まず、公平性とは、AIが特定の個人や集団に対して差別的な影響を与えないようにすることを意味します。例えば、AIを用いた採用システムが、特定の属性を持つ応募者を不当に不利に扱うことがないように、開発段階から注意を払う必要があります。次に、説明責任は、AIの開発者や利用者が、AIの判断や行動に対して責任を負うことを明確にすることを意味します。AIによる自動運転で事故が発生した場合、誰が責任を負うのか、明確なルールを定めておくことが重要です。最後に、透明性とは、AIの意思決定プロセスを分かりやすく開示することを指します。AIがどのように学習し、どのような基準で判断を下しているのかを明確にすることで、利用者の理解と信頼を得ることが不可欠です。 AIは、私たちに多くの利益をもたらす可能性を秘めている一方で、倫理的な課題も抱えています。AI開発者や利用者は、FATの原則を念頭に置き、責任ある行動をとることで、AIをより良い未来のために活用していくことができます。
アルゴリズム

F値:機械学習モデルの評価指標

近年の技術革新により、膨大な量の情報を処理し、そこから有益な知識を引き出す機械学習は、様々な分野で注目を集めています。この機械学習の中心的な役割を担うのが、データに基づいて学習し、未来の予測や判断を行う機械学習モデルです。 機械学習モデルを開発する上で、その性能を正しく評価することは非常に大切です。なぜなら、モデルの精度が低いまま実用化してしまうと、誤った予測や判断に基づいてしまう可能性があるからです。例えば、病気の診断支援を行う医療分野のモデルであれば、その精度の低さは人々の健康に直接的な影響を与えかねません。そのため、開発したモデルが実用レベルでどれだけ正確に機能するかを客観的な指標を用いて評価する必要があります。 モデルの性能評価には、正解データと予測結果の比較に基づいて算出される様々な指標が用いられます。例えば、全体のうちどれくらい正解できたかを表す「正解率」や、正しく陽性と判定できた割合を示す「適合率」などが挙げられます。これらの指標を組み合わせることで、モデルの長所や短所を多角的に分析することができます。そして、評価結果に基づいてモデルの改良を重ねることで、より精度が高く、信頼性の高い機械学習システムを構築することが可能となります。
アルゴリズム

Fβスコア:機械学習モデル評価の鍵

近年、様々な分野で活用されている機械学習は、大量のデータからパターンを学び、未知のデータに対しても予測を行うことを可能にする強力な技術です。 この技術は、例えば、画像認識、音声認識、自然言語処理、異常検知など、多岐にわたる分野で応用され、私たちの生活に革新をもたらしています。 機械学習を用いる上で、その予測精度が非常に重要となります。 なぜなら、機械学習モデルの予測結果に基づいて重要な意思決定が行われる場合も少なくないからです。 例えば、医療診断支援システムにおいて、患者の症状データから病気を予測する場合、その予測精度の高さが診断の正確性に直結します。 機械学習モデルの性能を評価するために、様々な指標が存在します。 これらの指標は、モデルの予測能力を多角的に評価するために用いられ、目的に応じて適切な指標を選択することが重要となります。 例えば、正解率は全体の中でどれだけ正解したかを表す基本的な指標ですが、データの偏りがある場合には適切な指標とは言えません。 数ある指標の中でも、「Fβスコア」は、適合率と再現率の調和平均によって計算される指標であり、機械学習モデルの性能を評価する上で重要な指標の一つです。 適合率は、モデルが「陽性」と予測したデータのうち、実際に「陽性」であったデータの割合を表し、再現率は、実際の「陽性」データのうち、モデルが正しく「陽性」と予測できたデータの割合を表します。 Fβスコアは、この二つの指標をバランス良く評価することで、モデルの総合的な性能を測ることができます。 βの値を調整することで、適合率と再現率のどちらを重視するかを調整することも可能です。
言語モデル

基盤モデル:AI進化の土台

- 基盤モデルとは何か人工知能(AI)の世界では、特定の用途に合わせて調整する前の段階にある生成AIモデルを「基盤モデル」と呼びます。これは、家が建つ前に設計図が必要となるように、AIも様々なタスクをこなせるようになるためには、まず基礎となる土台が必要となるからです。基盤モデルは、例えるなら、まだ完成していないものの、様々な家の設計図を作るための基礎となる土台のようなものです。膨大な量のデータを使って学習することで、そこから複雑なパターンや関係性を学び取ります。学習するデータは、文章、画像、音声、プログラムコードなど、多岐にわたります。そして、この学習によって得られた知識を基に、様々なタスクに対応できる柔軟性を持ちます。例えば、文章の要約、翻訳、質疑応答、文章生成、プログラムコードの生成など、多様なタスクをこなすことができるようになります。基盤モデルは、いわばAIの可能性を広げるための「万能の設計図」と言えるでしょう。今後、様々な分野での応用が期待されています。
アルゴリズム

AIによる予測:未来を垣間見る

- データ分析とAI予測近年、あらゆる分野でデータが取得・蓄積されるようになり、その膨大なデータを分析して役立てようという動きが活発化しています。 データ分析は、過去のデータから現状を把握し、未来への洞察を得るための強力なツールです。そして、このデータ分析の分野において、AI(人工知能)は目覚ましい進化を遂げ、未来予測の可能性を大きく広げました。従来のデータ分析では、人間がデータの中から法則性や傾向を見出す必要がありました。しかし、データ量が膨大になると、人間による分析には限界が生じます。そこでAIの出番です。AIは、人間には扱いきれないほどの膨大なデータを高速かつ自動的に処理し、複雑なパターンや隠れた傾向を学習することができます。そして、学習した結果に基づいて、高い精度で未来を予測することが可能になるのです。AIによる予測は、様々な分野で革新をもたらしています。例えば、企業では、顧客の購買履歴や市場の動向を分析することで、需要予測や販売戦略の立案に役立てています。また、医療分野では、患者の症状や検査データから病気の発症リスクを予測したり、最適な治療法を提案したりといった活用が進んでいます。AIによる未来予測は、まだ発展途上の技術ではありますが、その可能性は無限大です。 今後、AI技術の進化とデータのさらなる増加によって、私たちの生活はより豊かで安全なものへと変化していくことが期待されます。
言語学習

少ないデータで賢く学習:フューショット学習

- フューショット学習とは 人間は、ほんの数枚の写真を見ただけで、それが犬なのか猫なのか、あるいはもっと細かい種類まで見分けることができます。これは、私たちが日々の生活の中で、様々な物事を経験し、そこから共通の特徴やパターンを自然と学習しているからです。しかし、従来の機械学習では、このような人間の能力を再現することは容易ではありませんでした。 従来の機械学習、特に深層学習と呼ばれる手法では、高精度なモデルを構築するために、膨大な量のデータが必要とされます。例えば、犬と猫を見分けるモデルを作るためには、何万枚、何十万枚もの犬と猫の写真をコンピュータに学習させる必要がありました。しかし、このような大量のデータを集めることは、時間やコストの面で大きな負担となる場合があります。 そこで注目されているのが、「フューショット学習」と呼ばれる新しい機械学習のパラダイムです。フューショット学習は、人間のように、少ないデータから新しい概念を学習することを目指す技術です。 フューショット学習では、事前に関連するタスクで学習した知識を活用することで、少量のデータからでも新しいタスクを効率的に学習することができます。これは、例えるならば、一度自転車に乗れるようになった人が、少し練習すればバイクにも乗れるようになるようなものです。 フューショット学習は、画像認識、自然言語処理、音声認識など、様々な分野で応用が期待されています。例えば、医療分野では、希少疾患の診断や新薬開発など、データ量が限られている場合でも、高精度な予測モデルを構築することが期待されています。
画像学習

Faster R-CNN: 物体検出の革新

物体検出とは、写真や動画に写っている特定の物を見つけて、それがどこにあるのかを特定する技術です。この技術は、自動運転やロボットの制御、医療画像診断など、様々な分野で応用されており、近年注目を集めています。 近年、深層学習という技術の進歩によって、物体検出の精度と速度は大きく向上しました。中でも、Faster R-CNNと呼ばれる技術は、この分野を大きく前進させた革新的な技術として知られています。 従来の物体検出技術では、検出したい物体の候補領域をあらかじめ特定する必要がありました。しかし、Faster R-CNNでは、画像全体から物体の候補領域を自動的に抽出する仕組みを持っているため、従来よりも高速かつ高精度な物体検出が可能になりました。 Faster R-CNNは、画像から特徴を抽出する畳み込みニューラルネットワークと、物体の候補領域を抽出する領域提案ネットワーク、そして抽出された領域が何の物体であるかを分類する分類器の3つの部分から構成されています。 Faster R-CNNの登場により、物体検出技術は大きな進歩を遂げました。そして、自動運転や医療画像診断など、様々な分野への応用が進んでいます。今後も、Faster R-CNNのような革新的な技術が登場することで、物体検出技術はさらに発展していくと期待されています。
画像解析

Fast R-CNN:物体検出の高速化

物体検出は、画像認識の分野において重要な技術として注目されています。写真や動画に写っている物体が何であるかを特定するだけでなく、その位置まで正確に把握することで、自動運転やセキュリティシステム、医療画像診断など、様々な分野への応用が期待されています。しかし、この物体検出には、克服すべき課題も存在します。 物体検出における大きな課題の一つが、処理速度の問題です。従来の物体検出手法は、複雑な計算を必要とするため、処理に時間がかかる傾向がありました。特に、リアルタイム処理が求められる自動運転や、大量の画像データを扱うセキュリティシステムなどでは、高速化が不可欠です。もし、処理速度が遅ければ、自動運転中の障害物検知に遅延が生じ、事故に繋がる可能性もあります。また、セキュリティシステムにおいても、リアルタイムでの不審者検知ができなければ、その効果は大きく減ってしまうでしょう。 この処理速度の問題を解決するために、近年では、深層学習を用いた高速な物体検出手法の研究開発が盛んに行われています。深層学習は、人間の脳の神経回路を模倣した学習方法であり、大量のデータから特徴を自動的に学習することができます。この深層学習を用いることで、従来の手法よりも高速かつ高精度な物体検出が可能となりつつあります。 物体検出技術の進化は、私たちの生活をより安全で快適なものへと変えていく可能性を秘めています。今後も、処理速度の向上や精度の向上など、更なる技術革新が期待されています。
画像解析

物体検出の進化:FPNとは

- 物体検出におけるスケール問題画像認識の中でも、物体検出は特に実用的な応用が多い技術として注目されています。自動運転や顔認証、工場の検品作業など、私たちの生活に身近な場面での活用が進んでいます。しかし、画像中の物体を正確に検出するためには、「スケール問題」という大きな壁を乗り越えなければなりません。スケール問題とは、画像中の物体の大きさが異なることによって生じる、検出精度の低下を指します。例えば、自動運転システムが歩行者を検出する場合を考えてみましょう。遠くにある歩行者は小さく映るため、システムはそれを検出できない可能性があります。一方、近くに停車した車のように大きな物体の場合、システムはその全体を把握できず、一部だけを検出して誤認識してしまう可能性もあります。この問題に対処するために、様々な技術が開発されてきました。その一つに、画像ピラミッドがあります。これは、元画像を様々なサイズに縮小したものをピラミッド状に並べたもので、各層で物体検出を行うことで、異なるスケールの物体を検出できるようにします。また、近年では、深層学習を用いた手法も注目されています。深層学習モデルは、大量のデータから自動的に特徴を学習することができるため、従来の手法よりも高い精度でスケール問題に対処できると期待されています。物体検出技術は、実用化が進む一方で、まだ完璧な技術ではありません。スケール問題をはじめとする様々な課題が残されています。しかし、技術開発は日々進歩しており、近い将来、より高精度でロバストな物体検出システムが実現すると期待されます。
ニューラルネットワーク

画像認識の進化:FCNによるセマンティックセグメンテーション

これまで、写真や画像に写っているものをコンピューターに認識させる技術は、写っているものが「犬」であるとか「車」であるといったように、対象が何であるかを特定することを主眼としてきました。しかし近年、コンピューターによる画像認識技術は飛躍的な進歩を遂げ、従来の手法とは一線を画す新たな段階へと突入しています。 その立役者と言えるのが、「FCN(完全畳み込みネットワーク)」と呼ばれる技術です。従来の技術では、画像全体から特徴を抽出していましたが、FCNは画像を細かい区画に分割し、それぞれの区画に対して分析を行います。そして、各区画が「空」なのか「道路」なのか「人」なのかといったように、画像の意味内容をピクセル単位で識別していきます。 これは「セマンティックセグメンテーション」と呼ばれる技術で、画像認識における革新的な進化と言えるでしょう。FCNの登場により、自動運転における周囲環境の認識、医療画像診断における病変部位の特定など、これまで以上に高度で精密な画像認識が可能となり、様々な分野への応用が期待されています。
その他

AI開発におけるFATの重要性

- FATとは近年、AI技術は目覚ましい進歩を遂げ、私達の生活の様々な場面で活用され始めています。それと同時に、AI技術が倫理的に問題なく、社会に受け入れられる形で運用されることの重要性も増してきています。 このような背景から、AI開発において「FAT」という考え方が重要視されています。FATとは、公平性(Fairness)、説明責任(Accountability)、透明性(Transparency)の3つの要素の頭文字をとった言葉です。AIシステムが人々の生活に深く関わるようになる中で、これらの要素を満たすことはAI開発者にとっての大きな課題であり、責任あるAI開発を実現するための重要な指針となっています。では、FATのそれぞれの要素について詳しく見ていきましょう。まず「公平性」とは、AIシステムが特定の個人や集団に対して差別的な影響を与えないように設計・運用されることを意味します。例えば、人材採用やローン審査などにAIが活用される場合、性別や人種などによって不公平な結果が出ないように配慮する必要があります。次に「説明責任」とは、AIシステムの開発や運用において、その意思決定プロセスや結果に対して明確な責任体制を設けることを指します。AIシステムによって不利益が生じた場合、誰にどのような責任があるのかを明確にすることが重要になります。最後に「透明性」とは、AIシステムの仕組みや意思決定プロセスが人間にとって理解可能なものであるべきという考え方です。AIの判断がブラックボックス化してしまうと、人々はAIに対する信頼を失い、その活用が妨げられてしまう可能性があります。FATの概念は、AI開発者だけでなく、AIを利用する企業や組織、そしてAI技術の影響を受ける社会全体で共有されるべき重要な価値観と言えるでしょう。
言語モデル

fastText:進化した自然言語処理

近年、人工知能技術の進歩は目覚ましく、中でも自然言語処理の分野は著しい発展を遂げています。かつてはコンピュータにとって複雑で理解困難であった人間の言葉を、今では高度に処理できるようになりつつあります。 特に、深層学習と呼ばれる技術の登場は、自然言語処理に革命をもたらしました。深層学習は、人間の脳の神経回路を模倣した多層構造を持つモデルであり、大量のデータから複雑なパターンを学習することができます。この技術により、従来の手法では難しかった、高度な言語理解や文章生成が可能になりました。 深層学習を用いた自然言語処理は、翻訳、文章要約、対話システムなど、様々な分野で応用されています。例えば、自動翻訳サービスでは、より自然で流暢な翻訳が可能になり、言葉の壁を超えたコミュニケーションを促進しています。また、文章要約は、膨大な量の文書から重要な情報を抽出する作業を効率化し、ビジネスパーソンや研究者にとって強力なツールとなっています。さらに、人間と自然な会話を行うことができる対話システムは、カスタマーサポートやエンターテイメントなど、様々な場面での活用が期待されています。 自然言語処理は、今後も人工知能の中心的な役割を担い、私たちの生活にますます浸透していくと考えられます。 深層学習をはじめとする技術革新により、自然言語処理は、人間とコンピュータの距離を縮め、より自然で円滑なコミュニケーションを実現する可能性を秘めていると言えるでしょう。
ウェブサービス

ウェブサイトの疑問解決に!FAQページのススメ

「よくある質問」、略してFAQとは、ウェブサイトやサービスを利用するユーザーから頻繁に寄せられる質問とその回答をまとめたページのことです。 FAQページを設ける最大のメリットは、ユーザーが疑問を自己解決できるようになることです。商品やサービスについて知りたい情報がある場合、わざわざ問い合わせなくてもFAQページで解決すれば、ユーザーは時間と手間を省くことができます。 また、企業側にとってもメリットがあります。問い合わせ対応にかかる時間や人材を減らすことができるため、業務効率化に繋がります。 FAQページを作成する際には、ユーザーが本当に求めている情報は何なのかを分析することが重要です。検索機能を設けたり、質問をカテゴリ分けしたりするなど、ユーザーが見やすく使いやすいページ作りを心がけましょう。
アルゴリズム

F1スコア:機械学習モデルの評価指標

機械学習は、大量のデータからパターンを見つけ出し、それを元に未知のデータに対しても予測や判断を行うことができる技術です。この技術は、様々な分野で応用され、私たちの生活をより豊かにする可能性を秘めています。しかし、機械学習を用いて開発されたモデルが、実際にどれほどの精度で予測や判断を行えるのかを知ることは非常に重要です。なぜなら、モデルの性能を測ることで、そのモデルが実用的なレベルに達しているのか、あるいは改善が必要なのかを判断することができるからです。 機械学習モデルの評価とは、開発したモデルがどの程度正確に予測や判断を行うことができるのかを、様々な指標を用いて測定することを指します。この評価は、モデルの訓練段階と運用段階の両方において、非常に重要な役割を担います。訓練段階では、モデルの精度を高めるために、様々なパラメータ調整やアルゴリズムの選択などが行われます。そして、その際にモデルの評価を行うことで、どのパラメータ設定やアルゴリズムが最も効果的であるかを判断することができます。また、運用段階においても、モデルの精度を定期的に評価することで、時間の経過やデータの変化に伴い、モデルの性能がどのように変化するかを把握することができます。もしも、モデルの性能が低下していることが確認された場合には、再学習やパラメータ調整などの対策を講じる必要があるかもしれません。このように、機械学習モデルの評価は、モデルの開発から運用に至るまで、非常に重要なプロセスと言えるでしょう。
画像解析

画像認識に革新!FCNで進化するセグメンテーション

人工知能のめざましい進歩を語る上で、画像認識技術は欠かせない要素となっています。画像認識の中でも、「セマンティックセグメンテーション」は、画像内の対象物を画素レベルで細かく分類する技術であり、自動運転や医療画像診断など、様々な分野で活用されています。 従来の画像分類では、画像全体から大ざっぱな情報を得ることしかできませんでしたが、セマンティックセグメンテーションでは、画像に映る対象物を一つひとつ区別し、それぞれの対象物が何であるかを特定することができます。例えば、車道、歩行者、信号機といったように、画像内のそれぞれの領域に意味を与え、より詳細な画像理解を実現します。 この技術により、自動運転車では周囲の環境をより正確に把握することができ、安全な走行が可能になります。また、医療画像診断では、腫瘍などの病変部分を正確に特定することができ、診断の精度向上に大きく貢献します。このように、セマンティックセグメンテーションは、私たちの社会生活を大きく変える可能性を秘めた技術と言えるでしょう。
画像学習

Fast R-CNN:物体検出の高速化

- 物体検出における課題画像認識技術の中でも、写真や動画に写る物体が「何か」を特定するだけでなく、「どこ」に位置しているかを特定する物体検出は、自動運転やロボットの制御、防犯システムなど、私達の生活に役立つ様々な分野で応用が期待される重要な技術です。 従来の物体検出手法は、高精度な物体認識を実現するために複雑な計算処理が必要とされ、処理速度が遅い点が課題でした。スマートフォンや監視カメラなど、リアルタイム処理が求められるデバイスでは、処理の遅延によって状況の変化に対応できなくなるなど、実用上の大きな障害となっていました。 例えば、自動運転システムにおいては、走行中の車両や歩行者を瞬時に検出し、危険を回避する必要があるため、リアルタイム性が非常に重要となります。しかし、従来の物体検出手法では処理速度が追いつかず、安全性を確保できない可能性がありました。 この処理速度の遅さを克服するために、近年ではディープラーニングを用いた高速な物体検出手法の研究開発が進められています。これらの新しい技術は、従来手法と比較して大幅な高速化を実現しており、リアルタイム処理が求められる様々な分野への応用が期待されています。
画像解析

物体検出の進化:Faster R-CNN

写真や画像に何が写っているのかを理解することは、人間にとってはたやすいことですが、コンピュータにとっては非常に難しい課題でした。しかし、近年の人工知能、特に深層学習の発展により、コンピュータも画像を認識できるようになってきました。画像認識の中でも、単に画像に写っているものを認識するだけでなく、その物体がどこにあるのかを正確に特定する「物体検出」は、自動運転や医療画像診断など、様々な分野で応用が期待される重要な技術です。 従来の物体検出技術は、精度が低かったり、処理速度が遅かったりするなど、実用化には課題がありました。しかし、深層学習を用いた物体検出技術の登場により、状況は大きく変わりました。深層学習を用いることで、従来の手法では難しかった複雑な画像からでも、高精度に物体を検出することができるようになったのです。 数多くの深層学習を用いた物体検出モデルの中でも、「Faster R-CNN」は特に注目されています。Faster R-CNNは、従来のモデルと比較して、処理速度が格段に向上しているだけでなく、高い検出精度も実現しています。このFaster R-CNNの登場は、物体検出技術における大きな革新であり、自動運転や医療画像診断など、様々な分野への応用を促進すると期待されています。
ニューラルネットワーク

物体検出の進化:FPNとは?

- 物体検出におけるスケール問題写真や映像に写る物体を検出する技術は、自動運転や工場の自動化など、様々な分野で利用されています。しかし、画像内の物体は、その大きさや写り方が様々であるため、検出システムの開発には課題が伴います。 物体検出における大きな課題の一つに、「スケール問題」があります。これは、画像内の物体の大きさが大きく異なる場合に、検出精度が低下してしまう問題です。例えば、小さな子供を検出するように設計されたシステムは、遠くにある大人を検出するのが難しい場合があります。逆に、大きな車を検出するように設計されたシステムは、近くにある自転車を見逃してしまう可能性があります。 このスケール問題に対処するために、様々な方法が開発されています。代表的な方法の一つに、画像の解像度を調整する方法があります。画像の解像度を高くすることで、小さな物体も大きく表示され、検出しやすくなります。しかし、解像度を高くすると、処理に時間がかかるという問題もあります。 その他にも、複数の解像度の画像を同時に処理する方法や、様々な大きさの検出枠を用意する方法などがあります。 スケール問題は、物体検出技術において、依然として重要な課題です。しかし、近年では、深層学習の発展により、従来よりも高精度に物体を検出できるようになってきました。今後も、様々な研究開発が進められることで、より高精度でロバストな物体検出システムが実現すると期待されています。
言語モデル

fastText:進化した自然言語処理モデル

近年、人工知能技術が目覚ましい進歩を遂げる中、ことばを扱う技術である自然言語処理の分野においても、革新的な技術が次々と生み出されています。この急速な進展は、私たちの生活や社会に大きな変化をもたらす可能性を秘しています。 中でも、「Word2vec」と呼ばれる技術は、ことばの意味をコンピュータに理解させる画期的な技術として注目を集めました。従来の技術では、ことばを記号として扱うことが一般的でしたが、「Word2vec」は、ことばを、意味の近さを表すベクトルと呼ばれる数値の列に変換することで、コンピュータがことばの意味を計算できるようにしました。例えば、「王」と「男性」のように関連性の高い単語は、ベクトル空間上で近い位置に配置されるため、コンピュータはこれらの単語の関連性を理解することができます。 しかし、「Word2vec」にも課題はありました。例えば、「読む」「読んだ」「読みたい」のように、同じ動詞でも活用形によって異なるベクトルが生成されてしまうため、コンピュータはこれらの単語が同じ意味を持つことを理解することができませんでした。この課題を克服するために、現在では文脈を考慮したより高度なモデルが開発されています。