ワードエンベディング

ワード埋め込みは、自然言語処理における一連の言語モデル化と特徴学習技術であり、語彙の単語やフレーズを実数ベクトル空間にマッピングすることで、意味的および文法的な関係の数値表現を達成します。目的は、単語間の文脈的な関連性と潜在的な構造を捉え、テキスト分類や感情分析などの機械学習モデルの性能と精度を向上させることです。ワード埋め込みの応用価値は、伝統的な単語表現の疎さと高次元性の問題を効果的に解決できることにあり、複雑な言語タスクを強力にサポートします。