Word2Vecの仕組みを具体例で解説
Word2Vecは、単語の意味をベクトル空間で表現する自然言語処理のテクニックです。
大量のテキストデータから単語の使われ方を学習し、単語をベクトル化します。
1. Word2Vecで単語の文脈関係を学習する
Word2Vecは、大量のテキストデータから単語の使われ方を学習します。
以下は簡単な例です。
training_contexts = [
"王様は国を治める",
"女王は国を統治する",
"男性は父親になる",
"女性は母親になる"
]
2. Word2Vecの学習プロセス
Word2Vecは、以下のステップで単語をベクトル化します。
- 各単語について、周辺単語との関係性を学習する
- ニューラルネットワークを用いて単語をベクトル空間に配置する
- 似た文脈で使用される単語は、ベクトル空間上で近い位置に配置される
例えば、「統治する」という行為に関して「王様」と「女王」は似た文脈で使用されます。
そのため、ベクトル空間上で近い位置に配置されます。
3. Word2Vecによるベクトル表現
3.1. 2次元表現
理解を容易にするため、2次元での表現を見てみましょう。
simplified_vectors = {
"王様": [3, 4],
"男性": [2, 3],
"女性": [2, 1],
"女王": [3, 2]
}
3.2. 実際のWord2Vecでの表現
実際のWord2Vecでは、より高次元のベクトルを使用します。
10次元ベクトルの例
real_vector_example = {
"王様": [0.2, -0.5, 0.8, 0.1, -0.3, 0.7, 0.4, -0.2, 0.6, -0.4]
}
これらの値は自動的に生成され、各次元が具体的に何を表すかは解釈できません。
4. Word2Vecのベクトル演算
Word2Vecの興味深い特徴は、ベクトル演算が意味的な関係を反映することです。
有名な例として「王様 - 男性 + 女性 = 女王」があります。
アナロジー演算の例
def analogy_calculation(king, man, woman):
result = [
king[0] - man[0] + woman[0], # x座標
king[1] - man[1] + woman[1] # y座標
]
return result
この演算を実行すると、
- 開始：王様 [3, 4]
- 男性ベクトルを除去：[3-2, 4-3] = [1, 1]
- 女性ベクトルを追加：[1+2, 1+1] = [3, 2]
- 結果：[3, 2] （女王のベクトルと一致）
5. Word2Vecの応用
実際のWord2Vecシステムでは、
- 100-300次元のベクトルを使用
- 大規模なテキストコーパスから学習
- より複雑な意味関係も捉えることが可能
という特徴があります。
主な応用例としては、
- テキスト検索
- 文書分類
- 感情分析
- 機械翻訳
- 推薦システム
などが挙げられます。
まとめ
Word2Vecは、単語の意味関係を数学的に表現する強力なツールです。
ベクトル演算によって単語間の関係性を操作できる点が特に興味深く、多くの自然言語処理タスクの基礎となっています。
この記事で示した2次元の例は概念理解のための簡略化されたものですが、基本的な原理は実際のシステムと同じです。