イントロダクション
- Word2Vecは、自然言語処理において非常に重要な技術の一つです。特に単語間の「ベクトル演算」が可能である点で注目されています。例えば、「King - Man + Woman = Queen」といった単語の計算が成り立つのはなぜでしょうか？
- この記事では、Word2Vecの背後にある数理モデルを簡単に解説し、この計算がなぜ成り立つのかを説明します。
1. Word2Vecとは？
- Word2Vecは、単語をベクトル（数値の並び）に変換する技術であり、単語間の類似度を数値的に表現することができます。
- 単語をベクトルにすることで、自然言語処理の様々なタスクに応用できるようになります。これにより、単語間の関係性や類似性を解析することができます。
2. 単語のベクトル演算が成り立つ理由
-
線形モデルに基づいているため
- 単語は高次元のベクトル空間上に配置され、各単語の意味を数値的に表現しています。Word2Vecでは、ある単語が他の単語と共に出現する頻度を元に、文脈に応じた意味を学習します。このため、単語の「意味の差異」がベクトルの差異として現れます。
-
具体的な例
- 動画でも紹介されている「King - Man + Woman = Queen」という計算は、各単語が持つベクトルがそれぞれの意味に対応しているために可能となっています。「King」から「Man」を引くことで、男性の意味を削ぎ落とし、そこに「Woman」を加えることで、女性の意味を持つ「Queen」が得られるという理屈です。
3. Word2Vecの学習モデル
-
CBOW（Continuous Bag of Words）とSkip-gramモデル
- Word2Vecには主に2つのモデルがあります。CBOWは文脈から単語を予測し、Skip-gramは単語から文脈を予測します。これにより、単語の意味を効率的に学習することができます。
- CBOWの仕組みは、動画での説明にもある通り、文の前後にある単語を使って中央の単語を予測することで、その単語のベクトルを更新していきます。
4. ベクトル演算の数式解説
-
ベクトルの内積
- ベクトル同士の類似性は、主にベクトルの内積を通じて測定されます。類似する単語ほど、ベクトルの角度が小さく、内積が大きくなります。
-
線形代数の応用
- 動画内でも図示されていたように、単語ベクトルの差を取ることで、意味の差異を表現し、さらに加算することで新たな意味を持つ単語を計算できることが示されました。この仕組みは、線形代数に基づいています。
5. まとめ
- Word2Vecは、単語をベクトルとして数値化し、そのベクトル間の演算を可能にする技術です。これにより、文脈に応じた単語の意味を学習し、単語同士の関係性を数式的に表現できます。
- ベクトル演算が成り立つ理由は、Word2Vecが線形モデルに基づいており、類似する意味の単語が似たベクトルとして表現されるためです。
- 今後、Word2Vecをさらに応用していくことで、自然言語処理のさまざまな問題に解決策を見いだせるでしょう。