.. _sec_glossary_cbow:

continuous bag of words (CBOW)
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定義 (Definition)
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上記の問題に対処するために
`word2vec <https://code.google.com/archive/p/word2vec/>`__
ツールが提案されました。
これは各単語を固定長ベクトルに写像し、これらのベクトルは異なる単語間の類似性や類推関係をよりよく表現できます。
word2vec ツールには2つのモデル、すなわち *skip-gram*
:cite:`Mikolov.Sutskever.Chen.ea.2013` と *continuous bag of
words*\ （CBOW） :cite:`Mikolov.Chen.Corrado.ea.2013` があります。
意味的に有意味な表現を得るために、 その学習は
条件付き確率に依存しており、 コーパス中の 周囲のいくつかの単語を使って
いくつかの単語を予測するものとみなせます。
教師信号がラベルなしデータから得られるため、 skip-gram と continuous bag
of words の両方は 自己教師ありモデルです。

参照 (Reference)
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この用語の詳細な文脈については Dive into Deep Learning
の対応する章を参照してください: -
`元章で読む <../chapter_natural-language-processing-pretraining/word2vec.md>`__