問題番号: No.42 (しっかりモード)

Word2Vecのような従来の単語分散表現モデルでは、あらかじめ用意したコーパス（学習データ）に出現しなかった未知の単語（Out-of-Vocabulary）がテスト時に現れると、その単語のベクトルを一切生成できず、システムのエラーや精度低下を引き起こす致命的な課題があった。単語を文字単位の集まり（部分語）に分解して内部構造を学習することで、未知の単語に対しても前後の文字の並びからその意味ベクトルを推測・表現できるようにした手法はどれか。