特徴量表現

- ワンホットベクトルとはワンホットベクトルとは、人工知能の分野、特に言葉を扱う自然言語処理において、単語を数値化して表現する際によく用いられる手法の一つです。コンピュータは数字しか理解できないため、単語を何らかの方法で数字に変換する必要があります。この手法では、単語一つひとつがベクトルの要素に対応しており、表現したい単語に対応する要素だけが「1」、それ以外の要素はすべて「0」で表されます。例えば、「りんご」「バナナ」「みかん」の三つの単語を考えます。この三つの単語のみを含む文章を扱う場合、それぞれの単語は以下のように表現されます。- 「りんご」[1, 0, 0]- 「バナナ」[0, 1, 0]- 「みかん」[0, 0, 1]このように、ワンホットベクトルを用いることで、単語をコンピュータが理解できる数値データに変換することができます。この手法はシンプルで理解しやすいという利点がありますが、単語の種類が増えるとベクトルの次元数が大きくなり、計算コストが高くなるという欠点も持っています。