CBOWとは
CBOW（Continuous Bag-of-Words）は、word2vecにおいて用いられる単語の分散表現学習モデルの一つであり、周辺の単語から中心の単語を予測するニューラルネットワークモデルです。自然言語処理において、単語の意味や文脈を捉えた高精度なベクトル表現を獲得するために利用されます。
CBOWの基本的な概念
CBOWは、以下の手順で単語の分散表現を学習します。
- 入力: 周辺の単語（文脈）をone-hotベクトルとしてニューラルネットワークに入力します。
- 隠れ層: 入力されたone-hotベクトルは、隠れ層と呼ばれる低次元のベクトルに変換されます。
- 出力: 隠れ層のベクトルから、中心の単語を予測し、その確率分布を出力します。
- 学習: 予測された確率分布と実際の中心単語のone-hotベクトルとの誤差を最小化するように、ニューラルネットワークの重みを調整します。
例えば、「私は猫が好きです」という文において、「猫」という単語を予測する場合、「私」「は」「が」「好き」という周辺の単語が入力となり、「猫」という単語が出力となります。
CBOWのメリット
CBOWは、Skip-gramモデルと比較して、以下の点で優れています。
- 学習速度: 周辺の単語から中心の単語を予測するため、Skip-gramモデルよりも学習速度が速いです。
- 出現頻度の高い単語の学習: 出現頻度の高い単語の分散表現学習に適しています。
CBOWのデメリット
CBOWは、Skip-gramモデルと比較して、以下の点で劣ります。
- 出現頻度の低い単語の学習: 出現頻度の低い単語の分散表現学習には不向きです。
- 文脈の捉え方: 周辺の単語の平均ベクトルを用いるため、文脈の細かいニュアンスを捉えることが難しい場合があります。
CBOWの活用例
CBOWは、word2vecの一部として、様々な自然言語処理タスクで活用されています。
- テキスト分類: テキストを構成する単語の分散表現を平均化することで、テキスト全体のベクトル表現を獲得し、分類に利用します。
- 情報検索: 検索クエリと文書の単語の分散表現を用いて、意味的な類似度を計算することで、高精度な検索を実現します。
- 感情分析: テキストの単語の分散表現を用いて、感情を分析します。
CBOWは、word2vecにおける重要な学習モデルの一つであり、周辺の単語から中心の単語を予測することで、単語の分散表現を獲得します。学習速度が速く、出現頻度の高い単語の学習に適しているという特徴があります。近年では、Transformerなどのより高度なモデルが主流となっていますが、CBOWは依然として重要な技術として活用されています。
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