Machine learningDeep learning / NLP / CV
ドメイン適応型Word2Vec
ドメイン適応型Word2Vecは、臨床医学、法律文書、財務報告書、科学文献などの特定の分野の専門用語、意味関係、専門用語を捉えるように、ドメイン固有のテキストコーパス上でWord2Vec埋め込みを訓練またはファインチューニングします。これは、一般的な目的のWebまたはニュース言語を反映するのではなく、ターゲットフィールドの専門用語を捉えます。
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出典
- Mikolov, T., Chen, K., Corrado, G., & Dean, J. (2013). Efficient estimation of word representations in vector space. In Proceedings of ICLR Workshop. link ↗
- Devlin, J., Chang, M.-W., Lee, K., & Toutanova, K. (2019). BERT: Pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding. In Proceedings of NAACL-HLT 2019, pp. 4171–4186. Association for Computational Linguistics. DOI: 10.18653/v1/N19-1423 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Domain-Adaptive Word2Vec (Domain-Specific Word Embedding Training or Fine-Tuning). ScholarGate. https://scholargate.app/ja/deep-learning/domain-adaptive-word2vec
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- ドメイン適応型文埋め込み深層学習↔ compare
- Fine-Tuned Word2Vec深層学習↔ compare
- 文埋め込み（Sentence Embeddings）深層学習↔ compare
- Word2Vecによる転移学習深層学習↔ compare
- Word2Vecテキストマイニング↔ compare