Skip-gramとは
Skip-gramは、自然言語処理（NLP）の分野で用いられる単語埋め込み（Word Embedding）モデルの一つであり、入力された単語（ターゲット単語）から、その周辺に存在する文脈上の単語を予測するように学習することで、単語の分散表現（ベクトル）を獲得する手法のことです。
Skip-gramの概要と単語埋め込みの概念
Skip-gramは、2013年にGoogleの研究者によって提案されたWord2Vecというフレームワークに含まれるアルゴリズムの一つです。この手法は、単語の意味を、それがどのような単語の近くに出現するかという文脈情報から捉えるという、「分散仮説（Distributional Hypothesis）」に基づいています。
このアルゴリズムは、単語を固定長の数値ベクトル（単語埋め込み）に変換することを目的としています。この単語埋め込み空間では、意味的に類似した単語（例：「犬」と「猫」）は互いに近くに配置され、意味的に遠い単語は遠くに配置されます。
Skip-gramが優れている点は、大量のテキストデータから効率的かつ高品質な単語ベクトルを学習できることにあります。特に、単語間の線形的な関係（例: King−Man+Woman≈Queen）をベクトル空間で捉える能力を持つことが、その後のNLP研究に大きな影響を与えました。
主な目的は、各単語の文脈を学習することで、単語間の意味的・文法的な関係を捉えた、密度の高い低次元のベクトル表現を生成することです。
Skip-gramの動作原理：文脈の予測
Skip-gramは、単語のペアを教師データとして学習する、一種のニューラルネットワークモデルですが、非常に単純な構造を持ちます。
1. 訓練タスク
訓練データは、テキストコーパスから、特定のウィンドウサイズ（文脈の範囲）に基づいて抽出された、（ターゲット単語、文脈単語）のペアです。
- 入力（ターゲット単語）: 現在注目している単語 wt。
- 出力（文脈単語）: wt の周辺（ウィンドウサイズ内）に出現する単語 wt+j。
Skip-gramは、ターゲット単語 wt が与えられたときに、その周辺に文脈単語 wt+j が出現する確率を最大化するように学習します。
ここで、T は総単語数、c はウィンドウサイズ、θ はモデルの全パラメータ（単語ベクトル）を表します。
2. モデル構造
Skip-gramモデルは、実質的に入力層と出力層の間に隠れ層を持たない（あるいは線形変換のみの）単純なニューラルネットワークとして実装されます。
- 入力: ターゲット単語 wt がone-hotベクトルとして入力されます。
- 重み行列: 入力層から隠れ層への重み行列が、そのまま各単語のベクトル表現（単語埋め込み）となります。
- 出力: 出力層では、Softmax関数が使用され、ターゲット単語 wt の文脈として全語彙のいずれかの単語 wt+j が出現する確率分布 P(wt+j∣wt) が計算されます。
3. 効率化手法：ネガティブサンプリング
上記の構造は、語彙サイズが大きい場合（V）、出力層のSoftmax関数の計算コストが O(V) となり、非常に非効率です。この問題に対処するため、Skip-gramでは通常、ネガティブサンプリング（Negative Sampling）という効率化手法が用いられます。
ネガティブサンプリングは、すべての語彙に対する確率計算を行う代わりに、正解の文脈単語（ポジティブサンプル）と、ランダムに抽出した数個のノイズ単語（ネガティブサンプル）のみを対象として、二項分類（そのペアが文脈単語であるかどうか）のタスクに変換します。これにより、計算コストが大幅に削減されます。
CBOWとの比較
Skip-gramは、Word2Vecのもう一つのアルゴリズムであるCBOW（Continuous Bag-of-Words）としばしば比較されます。
- CBOW: 周辺の文脈単語のセットを入力とし、ターゲット単語を予測します。
- Skip-gram: ターゲット単語を入力とし、周辺の文脈単語を予測します。
一般的に、Skip-gramは、特にデータが少ない場合や、出現頻度の低い単語（レアな単語）に対して、CBOWよりも質の高い単語埋め込みを生成する傾向があると言われています。これは、Skip-gramが各ターゲット単語を文脈ごとに複数回利用して学習するため、より詳細な情報を捉えることができるためです。
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