Word2Vec
2013年にGoogleのトマス・ミコロフらが発表した、単語を、意味の近さを反映した低次元のベクトルで表す手法として、最も適切なものを1つ選べ。
- A
Word2Vec
- B
TF-IDF
- C
ELMo
- D
BERT
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正解：A
Word2Vecは、周囲の単語を予測する浅いニューラルネットワークで、単語の分散表現を得る。自然言語処理に、ディープラーニングを広めたきっかけの1つ。
- A
正しい。「王様 − 男 ＋ 女 ≒ 女王」のような、ベクトルの演算で意味の関係を表せることで注目された。
- B
誤り。単語の頻度と希少さで重みを付ける、古典的な手法。
- C
誤り。文脈に応じて変わる単語の表現。2018年。
- D
誤り。文脈を双方向に捉える言語モデル。2018年。
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