問題 No.702
コンピュータに自然言語を処理させるためには、単語を数値の配列に変換する必要がある。単語同士の意味的な関係や足し引きをベクトルの空間上で計算できるようにするため、周辺の単語の文脈から対象の単語を予測するように学習する代表的な手法はどれか。
【正解の解説】
Word2Vec
単語をベクトル（数値の並び）に変換する手法で、似た意味の単語が近くに配置されるよう学習します。「王 - 男 + 女 = 女王」のような計算が可能になります。
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【その他の選択肢の解説】
TF-IDF
文書中の単語の重要度を計算する手法で、あまり一般的でない単語ほど高く評価される仕組みです。検索エンジンの基礎となります。
BERT
文脈を双方向から読み取ることで、単語の深い意味を理解する現在の言語処理の革命的なモデルです。
LSTM
時系列の長い情報を効率的に扱えるよう設計された、RNNの一種です。文脈を長く記憶できるのが特徴です。