Word2vecとは?

word2vecとは

この記事ではWord2vecとは何か
について解説していきます。

Word2vecは形態素解析の続きの記事になっています。
ですから、もし形態素解析の記事をご覧になっていない場合には、先にこちらの記事をご覧ください。
形態素解析とは?Pythonおすすめの形態素解析ツールは?

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Word2vecとは

Word2vecは単語のベクトル表現と呼ばれる
データの表現方式です。

単語のベクトル表現は英語で

・Vector Representation of Words
・Word Embedding

と記載します。

単語や文章を数値で表現するという意味です。
したがって、Word2vecとは単語や文章を数値で表現するという意味です。

これだけだと抽象的で
よくわからないかもしれません。

なので具体的に例を挙げて解説していきます。

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Word2vec具体例

word2vecとは

たとえば
I had salmon salad for lunch today.
という英文があったとします。

日本語に訳すと
「私は今日のお昼にサケのサラダを食べた。」です。

この英文を文字データとしてPythonで扱うのは
かなりややこしいです。

だから、上記英文1つ1つの単語に対して順番に番号をつけいきます。
この番号のことをIDといいます。

たとえば

I (100)
had(80)
salmon(65)
salad(21)
for(45)
lunch(8)
today(13)

みたいな感じです。

で、上記付けた番号を
{100,80,65,21,45,8,13}
といった感じにします。

この{}内のデータをベクトルデータといいます。
そしてこのベクトルデータを保存しておきます。

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ベクトルデータのメリットとは?

ベクトルデータのメリット

ベクトルデータにするとどんなメリットがあるのでしょう?
たとえば、salmonが65だったとして、salmonに似た特徴を持つ単語があったら
数字同士の比較で、「この単語同士は似ているのでは?」
とコンピューターが推測しやすくなります。

人間が見たら「この単語とこの単語は似ている」
とわかってもコンピューターはわかりません。
でも、数字にすることで、コンピューターでも
似ている単語を推測することができるよういなるわけです。

あと、いろんな文章をベクトルデータとして
保存していくことで、コンピューター的に
「この数字がきたら、次はこの数字がくるな」
と推測することができるようになります。

どんどんこの仕組みを発展させていくと
機械翻訳の分野で活躍できるようになったり
自動で文章を作ることができるようになったりします。

他にもチャットボットにも活用できます。
チャットボットについてはコチラで解説しています。
Dialogflowの使い方を理解して会話ができるAIを作ってみよう

以上でWord2vecとは何か?についての解説を終わります。

続いてWord2vecを利用するために
gensimのインストール方法について解説します。

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