Machine learningDeep learning / NLP / CV
Fine-Tuned Word2Vec
Fine-Tuned Word2Vec は、事前学習済みの Word2Vec モデルを、ドメイン固有のテキストで学習を継続することにより、特定のドメインまたはタスクに適応させる手法です。埋め込みをゼロから学習するのではなく、実践者は一般的な目的のベクトル（例：Google News の埋め込み）をロードし、ドメインコーパス上で追加の Skip-gram または CBOW のエポックを実行して、単語の表現をドメイン固有の利用パターンへとシフトさせます。
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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 2013 Workshop. link ↗
- Goldberg, Y., & Levy, O. (2014). word2vec Explained: Deriving Mikolov et al.'s negative-sampling word-embedding method. arXiv preprint arXiv:1402.3722. link ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Fine-Tuned Word2Vec (Domain-Adapted Word Embeddings via Continued Training). ScholarGate. https://scholargate.app/ja/deep-learning/fine-tuned-word2vec
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