公開させてもらっています。自然言語処理についてのパネルセッション+クロージング自然言語処理に詳しい人でも詳しくない人でもおもしろい本&イベントになったので、ぜひ一度手にとって見てもらえると嬉しいです。わからないけどちょっと味見してみようかなという人には、賀沢さんの招待講演がユーモアたっぷりですので、まずはそれを笑って楽しんでみては。以上、1ヶ月遅れ(刊行からは2ヶ月遅れ......)の宣伝終わり。ベクトルが似てるという話をしてくださった。「このくらいの(コサイン)類似度(0.84)だと視覚的に見てもわかるんだな」(岡崎先生の発表動画より)とやらかす(失礼)と、会場はドッと受けていたわけだが、実際見た目よく似てる(よね?)。「見た感じ似てる」とかいうのは主観的過ぎるし、人間の習性的にどうしても「違い」に目が行ってしまうかもしれないが、ピークの位置と大きさはほぼ重なっており、少なくともコサイン類似度が高いことには納得できるのではないだろうか。言われてみて遅まきながら気づいたのだが、高次元でコサイン類似度が大きいというのは、実は「めちゃめちゃ似ている」んじゃあないだろうか。実は「結構かなり似ている」んじゃあないだろうか。ランダムな2つのベクトルのコサイン類似度はどういう分布になるのだろう。以上になるのは、それはあるベクトルの±60度の中にもう1つのベクトルが入る場合である。