この記事を読んでできること
2語間の関係を教師ありで分類・抽出する．
具体的には，(スポーツ, 野球, has-a)みたいなデータから以下のような予測ができるようになります（確率付きで）．
ブルーベリー is-a 果物
動物 has-a モルモット
動物 has-a ワタボウシタマリン
スポーツ is-a スポーツ
登山 is-a スポーツ
ロデオ is-a スポーツ
動物 has-a ユーラシアカワウソ
スポーツ has-a フリーダイビング
競馬 is-a スポーツ
スポーツ has-a ゴルフ
今回扱う関係は，has-aとis-aだけです．これを使うと，例えば「スポーツ」と検索した人に対して，例え記事の中に「スポーツ」という単語がなくても「スポーツ」とhas-aの関係にある「野球」や「サッカー」の記事を提示することができます．しかもそのスコアは事前に計算しておくことができます．
どうやってやるか
今回は，単語間の関係をWord2Vecで学習させようと思います．Word2Vecにはアナロジーを捉えられるという話があります．あの有名な，king - man + woman = queen というやつですね．これは，king - man = queen - womanとも書けます．つまり，2語間の差が関係を表しており，この例だと，kingとmanの関係とqueenとwomanの関係が同じであると捉えることができます．
さて，Word2Vecで学習したベクトル表現を使うと，差ベクトルがうまいこと関係を表すと書きましたが，必ずしもそうなっているとは限りません．加えて，ユーザが扱いたい関係とWord2Vecで学習した関係が一致しているとも限りません．そこで，今回も例のごとく教師あり学習を使います．ユーザは教師データを通して，扱いたい関係をアルゴリズムに伝えることができます．大事なことは，どんな関係でも教師データを使ってアルゴリズムに伝えることができるということです．
詳しくは
コードとともにword2vecを使った単語間関係分類に載せてあります．