2010]でそれぞれのモデルを比較している。house”は類似度「低」などと3つにグループ分けし、人間の成果と比較するというタスクである。動詞ー目的語での結果である。次の図が名詞ー名詞フレーズでの結果である。Spaceは共起表現を使ったモデルのこと。面白いのは、一概にどのモデルが一番良いとは言いがたく(循環畳込みは一概に良くないが)、モデルのパフォーマンスは使うベクトル空間、あるいはタスクによって異なるということである。乗算モデルは0の要素が0のまま保存されるので要素ごとの違いを顕著のまま残るし、加算モデルはマイナスとマイナスの要素を足してもマイナスな(符号が保存される)ので負値を含むモデルに向いている、などメリットは様々だ。乗算では上手く行かなかった(ベクトルが負値を含むことがあるので、掛けると符号がめちゃくちゃになる)。主たるモチベーションとしては文書・文の意味表現であるが、一番身近な応用例は、文脈による単語の意味変化を表現できることだろう。対象単語を文脈語(対象語のまわりの単語)と合成して文脈を考慮した単語ベクトルを作ることができる。これで類語をサジェストするシステムが作れたりするし、用途は結構多彩なはずだ。(この用途なら、重み付き加算モデルが良さそう。対象語に重みを付けられるので。)ただし、文章や文(単語でさえ)をそもそもベクトルで表すことは本質的なのか?という議論はされてはいないが超重要なので、これはまた別の機会に回すことにする。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。