単語埋め込みは、単語やフレーズのベクトル表現であり、感情分析、自動要約、機械翻訳などの自然言語処理 (NLP) タスクに使用されます。単語の埋め込みにより、機械が単語のコンテキストを理解できるようになり、人間の言語をより正確かつ高速に処理できるようになります。

Word2Vec は、最も広く使用されている単語埋め込み技術です。これは 2013 年に Google の研究者によって開発され、単語やフレーズを数値のベクトルにマッピングします。 Word2Vec は浅いニューラル ネットワークを使用してテキストを分析し、単語が使用されているコンテキストを理解します。

GloVe も人気のある単語埋め込み技術です。これは、スタンフォード大学の研究者によって 2014 年に開発されたもので、グローバル行列因数分解アプローチを使用して、単語や語句を数値ベクトルにマッピングします。 GloVe は、さまざまな言語やトピックにわたるテキストの大規模なコーパスから単語の関係を学習する統計的共起モデルに基づいています。

FastText は、2016 年に Facebook AI 研究部門によって開発された別のタイプの単語埋め込みテクノロジーです。特に、短いフレーズをモデル化し、それらが他の単語、フレーズ、トピックとどのように関連しているかを理解するのに適しています。 FastText は、浅いニューラル ネットワークを使用して類似した単語をグループ化し、そのコンテキストと意味をより適切に表現します。

単語埋め込みは NLP アプリケーションで重要な役割を果たし、機械学習アルゴリズムで頻繁に使用されます。これにより、機械が単語が使用されるコンテキストを理解できるようになり、自然言語タスクの精度が向上し、処理時間が短縮されます。

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