スキップグラム（Skip-gram）は、自然言語処理における単語の分散表現学習モデルの一つであり、特にWord2Vecモデルにおいて中心的な役割を果たします。このモデルは、単語の意味を低次元のベクトル空間に埋め込むことで、単語間の意味的な関係性を捉えることを目的としています。
スキップグラムの概念
スキップグラムモデルは、ある単語（中心語）が与えられたときに、その周辺に出現する単語（周辺語）を予測することを目的としています。この予測プロセスを通じて、単語の意味的な情報をベクトル空間に学習します。
スキップグラムの仕組み
スキップグラムモデルは、以下の手順で学習を行います。
- 学習データの準備
- 大量のテキストデータから、中心語と周辺語のペアを抽出します。
- ニューラルネットワークの構築
- 単語の分散表現を学習するための浅いニューラルネットワークを構築します。
- 入力層は中心語のone-hotベクトル、出力層は周辺語の確率分布に対応します。
- 学習
- 中心語が与えられたときに、周辺語が出現する確率を最大化するように、ニューラルネットワークの重みを学習します。
- この学習には、ネガティブサンプリングなどの手法が用いられます。
- 分散表現の獲得
- 学習されたニューラルネットワークの重みを、単語の分散表現として利用します。
スキップグラムの利点
スキップグラムモデルは、以下の利点を持ちます。
- 単語間の意味的関係の捉え方
- 単語間の意味的な類似性や関係性を、ベクトル間の距離や演算として表現できます。
- 大規模データへの適応
- 大量のテキストデータから、効率的に分散表現を学習できます。
- 分散表現の汎用性
- 学習された分散表現は、様々な自然言語処理タスク（文書分類、情報検索、質問応答など）に利用できます。
スキップグラムの応用
スキップグラムモデルによって学習された単語の分散表現は、様々な自然言語処理タスクに応用されています。
- 単語の類似度計算
- 単語間の意味的な類似度を計算し、類似語検索などに利用されます。
- 文書分類
- 文書中の単語の分散表現を統合し、文書全体の意味表現として利用します。
- 機械翻訳
- 単語やフレーズの分散表現を翻訳モデルに組み込み、翻訳精度を向上させます。
スキップグラムモデルは、単語の分散表現学習において重要な役割を果たし、自然言語処理の発展に大きく貢献しています。
