↑: [[G検定に関する知識]] - 単語を多次元の実数ベクトルで表現する方法 - 意味が近い単語は近いベクトルになる - 代表的な手法：[[word2vec]] - [[BoW]]との違い：BoWは頻度カウント、分散表現は意味を数値化 - 発展の流れ：静的表現（[[word2vec]]：1単語1ベクトル、多義語を区別できない）→ 文脈依存表現（[[ELMo]]：双方向LSTM、[[BERT]]：Transformer） - ワンホットベクトル（次元数=語彙数、スパース）の弱点を克服 - cf. [[word2vec]], [[ELMo]], [[BoW]], [[ワンホットベクトル]]