【深層学習】word2vec の数理 - なぜ単語の計算が可能なのか【ディープラーニングの世界 vol. 22】#090 #VRアカデミア #DeepLearning

▼テーマ
word2vec では、「王」 - 「男」 + 「女」 = 「女王」のような単語の計算ができます。
これがなぜ可能なのか。ガチで数理的に解説します。

▼関連プレイリスト
Deep Learning の世界 https://www.youtube.com/playlist?list=PLhDAH9aTfnxKXf__soUoAEOrbLAOnVHCP

自然言語処理シリーズ https://www.youtube.com/playlist?list=PLhDAH9aTfnxL4XdCRjUCC0_flR00A6tJR

▼参考文献
Mikolov, Tomas, et al. "Efficient estimation of word representations in vector space." arXiv preprint arXiv:1301.3781 (2013).
https://arxiv.org/abs/1301.3781
現論文はこちら。ここには数学的原理は書いてありませんが、現論文なので紹介しておきます。

【2019年版】自然言語処理の代表的なモデル・アルゴリズム時系列まとめ - Qiita
https://qiita.com/LeftLetter/items/14b8f10b0ee98aa181b7
シリーズ構成で大変参考にしております。色々まとまってて good です！

▼終わりに
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#機械学習 #深層学習 #word2vec