2026-03-16T22:00:15Z https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/oai

oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00234918 2025-01-19T09:40:16Z 1164:2735:11468:11669

自己組織化によるWord Embedding手法の提案 Self-Organizing Method for Word Embedding 張, 宏毅 山内, ゆかり Hongyi, Zhang Yukari, Yamauchi ニューロコンピューティング1 自然言語処理において，単語の特徴量をベクトル化する Word Embedding が必要である．Mikolov らはニューラルネットワークを用いて，大量のテキストデータから単語間の関係を学習する Word2vec を提案した． Word2Vec は高速で効率的な学習が特徴だが，小規模なデータセットで Embedding すると過学習の恐れがある．本研究では自己組織的手法による Word Embedding を提案し，自己組織化の特性により小規模なデータセットで局所的な知識の構築に有効な手法の構築を目指す． In natural language processing, word embedding is essential for vectorizing word features. Mikolov et al. proposed Word2vec, which uses neural networks to learn relationships between words from large text corpora. Word2vec is known for its fast and efficient learning, but there is a risk of overfitting when embedding with small datasets. In this study, we propose a word embedding method based on self-organizing techniques. By leveraging the properties of self-organization, we aim to develop an effective method for constructing local knowledge in small datasets. 情報処理学会 2024-06-13 jpn technical report https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/234918 2188-8833 AN10505667 研究報告数理モデル化と問題解決（MPS） 2024-MPS-148 31 1 6 https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/record/234918/files/IPSJ-MPS24148031.pdf application/pdf 1.5 MB