前回のおさらいと今回のテーマ
こんにちは！前回は、TF-IDFを用いた単語の重要度の評価方法について解説しました。TF-IDFは、テキスト中の単語の出現頻度と重要度を考慮して、テキストをベクトル化する手法でした。しかし、TF-IDFは文脈を考慮しないため、単語間の意味的な関係を捉えることが難しいという限界がありました。
今回は、その限界を克服する手法である単語埋め込み（Word Embedding）について解説します。単語埋め込みは、単語を意味的に捉えたベクトルで表現し、自然言語処理（NLP）での多くの応用で利用されています。この記事では、単語埋め込みの基本概念、具体的な手法、代表的なアルゴリズムについて説明します。
単語埋め込みとは？
1. 単語埋め込みの基本概念
単語埋め込み（Word Embedding）は、単語を意味的な特徴を持つ低次元の連続値ベクトルで表現する手法です。この表現は、各単語に対して固定長の数値ベクトルを割り当て、同じ文脈で使用される単語同士が近いベクトル空間上で配置されるように学習されます。単語埋め込みにより、単語の意味的な類似性や関係性をベクトル空間で捉えることができます。
例えば、「犬」と「猫」という単語は、意味的に近いため、それらに対応するベクトルも近い位置に配置されます。一方、「犬」と「車」のように関係のない単語は、遠く離れた位置に配置されることになります。
2. BoWやTF-IDFとの違い
BoWやTF-IDFは、単語の出現頻度に基づいて文書をベクトル化する手法でしたが、これらの方法では単語間の意味的な類似性を反映できません。例えば、「犬」と「猫」が同じような文脈で使われても、それらが類似した単語であるという情報は得られません。
一方、単語埋め込みでは、意味的に類似した単語が近いベクトルとして表現されるため、文脈情報を考慮した自然言語処理が可能になります。これにより、テキスト分類、機械翻訳、感情分析などのタスクで精度の向上が期待できます。
単語埋め込みの具体的な手法
1. 分布仮説に基づくアプローチ
単語埋め込みの基本的なアイデアは、分布仮説に基づいています。分布仮説とは、「意味が類似している単語は、似たような文脈で使用される」という考え方です。この仮説に基づいて、単語の周辺の単語（コンテキスト）を用いてその単語の意味を学習します。
2. One-Hotエンコーディングとの違い
One-Hotエンコーディングは、単語を語彙のサイズと同じ次元のベクトルで表現する手法です。この方法では、単語ごとにベクトルの一つの要素が1で、それ以外が0になります。しかし、One-Hotエンコーディングは次の問題点を持っています。
- 高次元の疎ベクトルが生成されるため、計算効率が悪い。
- 単語間の意味的な関係を捉えることができない。
これに対して、単語埋め込みでは低次元の連続値ベクトルで単語を表現し、意味的な関係性を反映することができます。
代表的な単語埋め込み手法
1. Word2Vec
Word2Vecは、Googleが開発した単語埋め込みアルゴリズムで、単語を低次元のベクトルに変換する手法です。Word2Vecには、以下の2つのアプローチがあります。
- CBOW（Continuous Bag of Words）：周囲の単語（コンテキスト）から中心となる単語を予測するモデル。
- Skip-gram：中心の単語から周囲の単語（コンテキスト）を予測するモデル。
Word2Vecの特徴は、シンプルで効率的な学習アルゴリズムにより、大規模なテキストデータから単語の意味的な関係を学習できる点です。
2. GloVe
GloVe（Global Vectors for Word Representation）は、スタンフォード大学で開発された単語埋め込み手法で、共起行列に基づいて単語ベクトルを学習します。GloVeは、単語間の共起情報を利用して、全体の語彙に対する統計的情報を組み合わせ、意味的な関係を反映したベクトルを生成します。
GloVeは、Word2Vecに比べてグローバルな共起情報を利用するため、文書全体の情報を捉えることが得意です。
3. FastText
FastTextは、Facebookが開発した単語埋め込みモデルで、単語をサブワード（部分単語）の集合として捉える点が特徴です。これにより、未知語や綴りの異なる単語に対しても効果的にベクトルを生成することができます。
例えば、「running」という単語を「run」「nni」「ing」といったサブワードに分割して、それらの情報を用いて単語ベクトルを学習します。これにより、語形変化が多い言語やスペルミスが含まれる場合でも対応が可能です。
4. BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）
BERTは、双方向のトランスフォーマーアーキテクチャに基づいた言語モデルで、コンテキスト情報を両方向から捉えることができます。BERTの特徴は、単語埋め込みが文脈依存である点です。つまり、同じ単語でも文脈によって異なるベクトルが生成されます。
例えば、「bank」という単語が「川岸」や「銀行」という異なる意味を持つ場合、それぞれの文脈に応じて異なるベクトルが生成されます。BERTは、自然言語理解タスクで非常に高い性能を発揮しており、現在のNLPの最先端技術の一つです。
単語埋め込みの応用例
1. テキスト分類
単語埋め込みは、テキスト分類タスクでよく使用されます。各単語のベクトルを使って文書全体の特徴を捉え、それを入力として機械学習モデル（例えば、ニューラルネットワークやサポートベクターマシン）に渡すことで、ニュースのカテゴリ分けやスパムメールの検出などを行います。
2. 機械翻訳
単語埋め込みは、機械翻訳の分野でも重要な役割を果たします。単語をベクトル表現に変換し、言語間の関係を捉えることで、より自然な翻訳が可能になります。特に、BERTのような文脈を考慮する埋め込み手法は、翻訳精度の向上に寄与します。
3. 類似単語の検索
単語埋め込みを利用することで、意味的に類似した単語を簡単に検索することができます。例えば、Word2Vecを用いて「王」という単語に対して類似単語を検索すると、「女王」「皇帝」「プリンス」など、意味的に関連のある単語を見つけることができます。
4. 感情分析
単語埋め込みは、感情分析タスクにも応用されます。文書内の各単語のベクトルを使って、テキスト全体の感情（ポジティブ、ネ
ガティブ、中立など）を予測するモデルを構築できます。単語埋め込みのベクトル表現が文脈情報を含んでいるため、感情表現のニュアンスをより正確に捉えることが可能です。
単語埋め込みの課題
1. 語彙外単語の問題
単語埋め込みは、訓練データに含まれていない単語（語彙外単語）に対してはベクトルを生成できません。この問題に対処するために、FastTextのようなサブワード単位での学習や、未知語に対する事前学習済みの埋め込みを利用する方法があります。
2. 文脈依存の問題
従来のWord2VecやGloVeなどの手法では、同じ単語は常に同じベクトルで表現されますが、文脈に応じて意味が異なる単語（多義語など）では、文脈依存のベクトル表現が必要です。BERTのような文脈依存型のモデルを用いることで、この課題に対応できます。
まとめ
今回は、単語埋め込み（Word Embedding）について解説しました。単語埋め込みは、単語を意味的な特徴を持つ低次元の連続値ベクトルで表現する手法で、NLPの様々なタスクで利用されています。BoWやTF-IDFに比べて、単語間の意味的な関係を反映するため、より高度な自然言語処理が可能になります。次回は、単語埋め込みの代表的な手法であるWord2Vecの仕組みについて詳しく解説します。
次回予告
次回は、Word2Vecの仕組みについて解説します。単語の類似度を学習するモデルであるWord2Vecの具体的な動作原理や、CBOWとSkip-gramの違いを紹介します。お楽しみに！
注釈
- 分布仮説：「意味が類似している単語は、似たような文脈で使用される」という仮説。
- One-Hotエンコーディング：各単語を語彙のサイズ分の次元を持つベクトルで表現し、単語に対応する位置だけが1で、他は0の表現方法。
- サブワード単位での学習：単語を部分単位（サブワード）に分割して学習することで、未知語や綴りの異なる単語に対しても対応できる技術。
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