word vectorsとは 意味・読み方・使い方

A retrieval result analyzing part 6 generates related content sentence vectors indicating the linguistic features about each of sentences configuring a text indicating the contents of the selected related content, and generates word co-occurrence vectors based on the content vectors of the content being the key and of the related content, and an inter-vector relevance analyzing part 5 calculates the relevance of the word co-occurrence vectors and the respective related content sentence vectors.例文帳に追加

検索結果解析部６は、選択された関連コンテンツの内容を示す文章を構成する文それぞれについて言語的な特徴を示す関連コンテンツ文ベクトルを生成するとともに、キーとなるコンテンツ及び関連コンテンツのコンテンツベクトルに基づいて単語共起ベクトルとを生成し、ベクトル間関連度解析部５は、単語共起ベクトルと各関連コンテンツ文ベクトルとの関連度を算出する。 - 特許庁

A relevance ratio calculation part 1 calculates each relevance ratio between documents from the word vectors of documents inputted for clustering.例文帳に追加

関連度計算部１は、入力されたクラスタリングすべき文書の単語ベクタから、各文書間の関連度を計算する。 - 特許庁

Further, an appearance frequency of co-occurrences with a word within a set of sentences is counted, for each dependency word, and a vector is derived in order to generate a word pair cluster by division optimization clustering based on the degree of similarity between the vectors.例文帳に追加

更に、係り受け語毎に、語と共起する文書集合中の出現頻度とを計数し、ベクトルを導出し、ベクトル間類似度に基づく分割最適化クラスタリングによって、語対クラスタを生成する。 - 特許庁

Then the similarity between the key word vectors of the customer profile and the key word vectors of unpurchased books is computed by combinations of books in the same category and between different categories, and the a book can be retrieved from the point of view of usefulness and unexpectedness.例文帳に追加

そして、同じカテゴリ間、並びに異なるカテゴリ間の双方の組み合わせで、顧客プロファイルのキーワード・ベクトルと未購入の各書籍のキーワード・ベクトルの類似度を計算することで、有益性と意外性の双方の観点から書籍を検索することができる。 - 特許庁

The many feature vectors are clustered into k clusters, and a representative vector fi of each cluster i is designated as a representative vector of a word i.例文帳に追加

そして、多数の特徴ベクトルをｋ個のクラスタにクラスタリングし、各クラスタｉの代表ベクトルｆiを単語ｉの代表ベクトルと規定する。 - 特許庁

The correlation step specifically involves correlating at least each vector in a sub-group of the code vectors with at least one vector that has been derived from the data word.例文帳に追加

関連づけステップは、少なくともコードベクトルのサブグループにおける各ベクトルを、データワードから得られた少なくとも一つのベクトルと関連づける。 - 特許庁

The weights comprising the vectors are associated with respective ones of the features; each weight is a measure of the extent to which the presence of that feature for the source word makes it more probable that the target word in question is the correct one.例文帳に追加

ベクトルを構成する重みは、特徴の各々１つに関連し、各重みはソース単語のその特徴の存在が問題のターゲット単語が正しい単語である可能性をより高める範囲の尺度である。 - 特許庁

The weights comprising the vectors are associated with respective ones of the features; each weight is a measure of the extent to which the presence of that feature for the source word makes it more probable that the target word in question is the correct one.例文帳に追加

ベクトルを構成する重みは、特徴のめいめいの１つに関連し、各重みは、ソース単語のその特徴の存在が、問題のターゲット単語が正しい単語である可能性をより高める範囲の尺度である。 - 特許庁