↑: [[G検定に関する知識]] - 単語を意味を持つ低次元ベクトル（分散表現）に変換するモデル（Google, 2013） - ワンホットが数万次元なのに対し、数百次元で済む - 意味の演算ができる: 王 − 男 + 女 ≒ 女王 - 弱点: 同じ単語には1つのベクトルしか割り当てない（文脈を無視）→ ELMoで解決 - 学習方法: CBOW（周辺→中心）と Skip-gram（中心→周辺） - cf. [[CBOW]], [[Skip-gram]], [[ELMo]], [[分散表現]], [[fastText]]