AIの「言葉の図書館」- 単語埋め込み (Word Embedding)
Step 1: 図書館の比喩
図書館では関連するテーマの本が近くに並べられています
SF / サイエンスフィクション
小説 / フィクション
料理 / グルメ
健康 / 栄養
歴史 / ノンフィクション
関連テーマは
近くに配置
図書館: 関連する本は近くに並ぶ
りんご
美味しい
フルーツ
健康食
ビタミン
自動車
コンピュータ
電車
数学
政治
宇宙
経済
金属
X
Y
Z
りんご
バナナ
みかん
ぶどう
おいしい
甘い
自動車
電車
飛行機
速い
数学
経済
ドラッグして視点を回転
横: 0° / 縦: 0°
円内をドラッグすると、多次元空間を自由に回転できます
多次元空間: 名詞も形容詞も同じ空間に存在
ベクトル座標 (数百〜数千次元)
り
りんご
[0.23, -0.89, 0.45, 0.12, ...]
固有の座標を持つ
美
美味しい
[0.21, -0.87, 0.48, 0.14, ...]
りんごと似た座標 → 近い
自
自動車
[-0.56, 0.23, -0.89, 0.67, ...]
りんごと違う座標 → 遠い
他の単語を表示
全ての単語が固有の座標を持つ
座標が近い = 意味が近い
※右図は3次元に簡略化して表示
X
Y
Z
りんご
美味しい
自動車
ドラッグで回転
エンベディング: 無数の単語が多次元空間に存在
単語埋め込み (Word Embedding) の流れ
Step 1
図書館の比喩
関連する本は近くに
Step 2
単語ネットワーク
りんご
学習で関係性を発見
Step 3
多次元空間
X
Y
Z
距離＝意味の近さ
Step 4
エンベディング
り
[0.23, -0.89, ...]
美
[0.21, -0.87, ...]
自
[-0.56, 0.23, ...]
単語を数値化
📚
比喩
膨大なテキストから学習
インターネット上の天文学的な
量のテキストから関係性を学ぶ
🔗
関係
意味の近さ＝距離
関連する単語は空間上で
近い位置に配置される
🔢
数値
ベクトルで数値化
各単語は数百〜数千次元の
座標として表現される
✨ AIは単語を直接見なくても、
空間上の位置関係から意味を理解できる！
この資料について
⚠️
入門者向けのイメージ説明です
この資料は、Word Embeddingの概念を直感的に理解するための
入門者向けイメージ説明です。実際の技術的な詳細は異なる部分があります。
📊 この資料の評価
正確性:
⭐⭐⭐⭐☆ (4/5)
- 基本概念は正確、細部は簡略化
わかりやすさ:
⭐⭐⭐⭐⭐ (5/5)
- 視覚的で直感的な説明
入門教材として:
⭐⭐⭐⭐⭐ (5/5)
- 概念理解に最適
※ 簡略化している点:
学習プロセスの詳細、共起行列、Skip-gram/CBOWなど
🔍
興味がある方へ
より深く学びたい方は、Word2Vec、GloVe、FastText などのキーワードで
検索してみてください。技術的な詳細を学ぶことができます。
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