問題 No.79
Word2Vecのアーキテクチャのうち、ニューラルネットワークを用いて「周囲の文脈（ターゲット単語の前後にある複数の周辺単語）」を入力として与え、その中心に位置する「ターゲットとなる1つの単語」が何であるかを推測・予測させることで単語の分散表現（ベクトル）を獲得する手法はどれか。
【正解の解説】
CBOW
CBOWとは、周囲の言葉から中心の言葉を予測するように学習する、Word2Vecのモデル構造の一つです。
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【その他の選択肢の解説】
Skip-gram
Skip-gramとは、中心の言葉から周囲の言葉を予測するように学習する、Word2Vecのモデル構造の一つです。
Bag-of-Words
Bag-of-Wordsとは、文章中の単語の出現回数だけを記録し、並び順を無視してベクトル化する単純な手法のことです。
TF-IDF
TF-IDFとは、単語の頻度と珍しさを組み合わせて、その文章にとって重要な単語を決定する手法のことです。