依存関係の大きさは意味の関連性を表す

単語ベクトルの点群を可視化して高次元空間でどのように単語の意味が表現されているのかを解釈する手段として独立成分分析(ICA)を用いることができる．ところが現実のデータに適用するとICAによって得られる成分は互いに無相関であるが独立ではなく，成分間には依存関係がある．本稿では単語ベクトルをICAで変換して得られる成分間の依存関係を３次以上の混合モーメントで定量化し，その依存関係が何を表しているのかを理解することを目標とする．実験を行った結果，依存関係が大きい成分同士は意味の関連が強いことがわかった．また，成分間の依存関係への寄与が大きな単語によって関連性を具体的に解釈することができた．