G検定 練習問題 #0068・自然言語処理

単語の分散表現の手法

ディープラーニングの応用例 › 自然言語処理 単一選択 難易度 標準

単語の分散表現(単語埋め込み)に関する説明として、最も不適切なものを1つ選べ。

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解説

正解 D

この問題の論点:単語の分散表現の手法

ポイント

word2vecは単語ごとに固定のベクトルを持ちますが、ELMoでは文脈に応じて単語のベクトルが変わる点が大きな違いです。

選択肢ごとの解説

  1. A

    適切

    ワンホットベクトルは語彙の数だけ次元を持ち、その単語の次元だけが1です。異なる単語どうしの内積は常に0になり、意味の近さを測れません。分散表現は単語を低次元の実数ベクトルで表し、この問題を解消します。

  2. B

    適切

    どちらも「意味の近い単語は似た文脈に現れる」という分布仮説にもとづき、予測のために学習した重みを単語ベクトルとして使います。学習後のベクトルでは「王−男+女≒女王」のような演算ができることが知られています。

  3. C

    適切

    fastTextは単語を部分文字列(サブワード)に分けて学習し、その和で単語ベクトルを作ります。未知の単語でも部分文字列のベクトルから表現を組み立てられ、語形変化の多い言語でも有効です。

  4. D

    不適切 正解

    ELMoは双方向LSTMによる言語モデルを使い、文全体を読んだうえで各単語のベクトルを作ります。同じ単語でも文脈ごとに異なるベクトルになるため、多義語を区別できます。固定のベクトルになるのはword2vecなどです。

試験での狙われ方

CBOWとスキップグラムの予測の向きや、文脈によってベクトルが変わるかどうかを比べる形が見られます。

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