埋め込み表現の独立成分の言語内・言語間一貫性の分析

単語埋め込みは単語を多次元の実数ベクトルとして表現し，データとして解析しやすくする一方で，その数値の解釈が難しい．独立成分分析（IndependentComponentAnalysis,ICA）を用い，埋め込みから独立した主要な特徴を抽出することで，より明確な意味軸を生成し，言語間で普遍的な意味軸が存在する可能性がある．しかし，言語内および言語間における独立成分の一貫性は，これまで十分に検証されてこなかった．そこで，本研究では，一つの言語内と複数言語間の両面から，意味軸の一貫性を調査した．まず，言語内の一貫性を調べるために，ICAアルゴリズムを複数回実行して得られた結果をクラスタリングし，意味軸の再現性に着目した．次に，統計検定を用いてこれらの軸の対応関係を検証することで，言語間の一貫性を統計的に評価した．この研究は統計的手法を適用し，意味軸の信頼性と普遍性を担保するための手法を確立した．