AIの要素技術について記述します。word2vec は、単語を意味や文脈の特徴を反映した数値のベクトルに変換します。
　

word2vec

データセット（コーパス）と、CBOW または Skip-gram のアルゴリズムを使用して、モデルを作成する
モデルを使用して、入力した単語に意味が近い単語を検索できる
モデルを使用して、単語の引き算ができる（「王様」－「男」＋「女」＝「女王」）

－ CBOW（Continuous Bag-of-Words）

周囲の単語から対象の単語を予測

－スキップグラム

対象の単語から周囲の単語を予測

サンプルプログラム

analogies_text8.py

処理内容（skip-gram）
語彙 = ["the", "of", "and", "to", "a", ..., "king", ..., "man", ..., "woman", ..., "queen", ...]
入力した単語をワンホット表現する。各単語は長さ V のベクトルに変換される
入力埋め込み行列 (V × d) との掛け算で低次元ベクトルに変換する
出力埋め込み行列でスコア化（logits）
ソフトマックス関数で、出力確率を正規化

学習は、誤差逆伝播を使用して、入力埋め込み行列と出力埋め込み行列を更新
　

ライブラリ追加

pip install gensim

analogies_text8.py

import gensim
import gensim.downloader as api
from gensim.models import Word2Vec
import numpy as np
import random

# 再現性のためのシード
SEED = 42
np.random.seed(SEED)
random.seed(SEED)

def main():
    # text8 の全文を一度リスト化（1700万語ほど）
    print("text8 をダウンロード中...")
    raw = list(api.load("text8"))

    if len(raw) == 0:
        raise ValueError("text8 の読み込みに失敗しました。")

    if isinstance(raw[0], str):
        # ただの単語列 → 200語ごとに擬似文に分割
        sentences = [raw[i:i+200] for i in range(0, len(raw), 200)]
    elif isinstance(raw[0], list) and (len(raw[0]) > 0 and isinstance(raw[0][0], str)):
        # すでに文ごとの list[list[str]]
        sentences = raw
    else:
        raise TypeError("想定外のデータ構造です。先頭要素の型を確認してください。")

    # Word2Vec モデルの学習
    print("Word2Vec を学習中...")
    model = Word2Vec(
        sentences=sentences,
        vector_size=200,
        window=5,
        min_count=5,
        sg=1,          # skip-gram
        negative=10,
        epochs=5,
        workers=4,
        seed=SEED
    )

    kv = model.wv

    # 語彙確認
    words = ["king", "man", "woman", "queen"]
    missing = [w for w in words if w not in kv.key_to_index]
    if missing:
        print("語彙に見つからなかった単語:", missing)
        print("min_count を下げる / epochs を増やす / vector_size を上げる などを試してください。")
        return

    # アナロジー: king - man + woman ≈ ?
    result = kv.most_similar(positive=["king", "woman"], negative=["man"], topn=10)
    print("\nAnalogy: king - man + woman ≈ ?")
    for rank, (word, score) in enumerate(result, 1):
        print(f"{rank:2d}. {word:>10s} (cos={score:.4f})")

    # queen とのコサイン類似度
    target_vec = kv["king"] - kv["man"] + kv["woman"]
    cos_sim_queen = np.dot(target_vec, kv["queen"]) / (
        np.linalg.norm(target_vec) * np.linalg.norm(kv["queen"])
    )
    print(f"\ncosine(king - man + woman, queen) = {cos_sim_queen:.4f}")

if __name__ == "__main__":
    main()

結果

text8 をダウンロード中...
Word2Vec を学習中...

Analogy: king - man + woman ≈ ?
 1.      queen (cos=0.6207)
 2.   daughter (cos=0.5205)
 3.   isabella (cos=0.5111)
 4.    consort (cos=0.5101)
 5.    matilda (cos=0.4994)
 6. montferrat (cos=0.4934)
 7.    infanta (cos=0.4928)
 8.      anjou (cos=0.4897)
 9.    dowager (cos=0.4889)
10.  melisende (cos=0.4871)

cosine(king - man + woman, queen) = 0.6515

word2vec の学習

正しい単語の確率を最大化するように学習します。

文章が
the quick brown fox jumps over the lazy dog
で、ウィンドウサイズ = 2 の場合、中心語 fox の前後2語が「文脈（context）」になります。

従って、学習ペアは次のようになります。
中心語（input）, 周囲語（target） =
(fox, brown), (fox, quick), (fox, jumps), (fox, over)

つまり、中心語 fox が与えられたときに、その周囲語である brown, quick, jumps, over を出力するようにモデルを学習します。

softmax の結果と、周囲語の One-hot encoding を使用して、交差エントロピー損失を計算します。
損失が小さくなるように重み行列 Win、Wout を更新します。

結果として、「同じ文脈で使われる単語」は、似たベクトル（埋め込み）になります。

画像や音声の場合

画像：VGG、ResNet
音声：LSTM、GRU

文書や段落の場合（doc2vec）

doc2vec は、 word2vec の拡張版で、「文書や段落をベクトルに変換する」ための手法
他には、「系列を系列に変換」する BERT や text-embedding-3 がある

系列モデル

RNN
時系列データを扱う
逐次処理型

LSTM
RNN の、過去に遡るにつれて情報が消えていってしまう問題に対応
「大事なことをメモ帳に残す」仕組みを持っていて、長い間でも覚えていられる
時系列データを扱うデファクトスタンダード
逐次処理型

トランスフォーマー
2017年に登場したモデル（"Attention is All You Need" 論文）
Source-Target Attention、Self-Attention（Multi-Head Attention）
クエリ、キー、バリュー
BERT や text-embedding-3 の基盤
「全単語を並列に処理」できる