Word2vec
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Word2vecは、単語の埋め込みを生成するために使用される一連のモデル群である。これらのモデルは、単語の言語コンテキストを再構築するように訓練された浅い2層ニューラルネットワークであり、大きなコーパスを受け取って一つのベクトル空間を生成する。このベクトル空間は典型的には数百次元からなり、コーパスの個々の単語はベクトル空間内の個々のベクトルに割り当てられる。コーパス内で同じコンテキストを共有する単語ベクトルは、ベクトル空間内の近くに配置される。
Word2vecは、Googleのトマス・ミコロフ率いる研究者チームによって2013年に作成および公開され、特許を取得した。アルゴリズムは他の研究者によって分析され、説明された。Word2vecアルゴリズムを使用して作成された埋め込みベクトルには、潜在的意味分析などの以前のアルゴリズムと比べていくつかの利点がある。