はじめに：スキップグラムとは？
スキップグラム（Skip-gram）は、自然言語処理（NLP）という分野で使われる、単語の意味をコンピュータに理解させるための技術の一つです。 具体的には、Googleの研究者トマス・ミコロフらによって2013年に提案されたWord2Vecというツールキットに含まれるモデルです。
この技術の目的は、単語を「ベクトル」と呼ばれる数値の集まりに変換することです。 これにより、コンピュータは単語同士の意味の近さや関係性を計算できるようになります。 スキップグラムは、ある単語（中心語）が与えられたときに、その周りに出現する単語（周辺語）を予測するという方法で学習を進めます。
スキップグラムの仕組み
スキップグラムは、「ある単語の周りには、意味的に関連する単語が現れやすい」という考え方（分布仮説）に基づいています。
例えば、「猫は日向で寝ている」という文章があったとします。スキップグラムモデルは、中心の単語である「猫」を入力として受け取り、その周辺にある「は」「日向で」「寝ている」といった単語を予測しようと試みます。
この予測タスクを大量の文章データを使って何度も繰り返すことで、モデルは単語の意味を学習していきます。 学習が終わると、各単語は多次元空間上の点（ベクトル）として表現されるようになります。そして、意味が似ている単語（例：「猫」と「犬」）は、その空間上で近い位置に配置されることになります。
スキップグラムは、「中心の単語」から「周辺の単語」を予測するモデルです。 このプロセスを通じて、単語の意味を捉えたベクトル表現を獲得します。
もう一つの手法「CBOW」との違い
Word2Vecには、スキップグラムの他にCBOW（Continuous Bag-of-Words）というもう一つの代表的なモデルがあります。 この二つのモデルは、予測の方向が逆になっています。
- スキップグラム (Skip-gram): 1つの中心語から、複数の周辺語を予測します。
- CBOW: 複数の周辺語から、1つの中心語を予測します。
どちらのモデルにも長所と短所があり、タスクによって使い分けられます。
| 特徴 | スキップグラム (Skip-gram) | CBOW |
|---|---|---|
| 予測の方向 | 中心の単語 → 周辺の単語 | 周辺の単語 → 中心の単語 |
| 学習速度 | 比較的遅い | 比較的速い |
| 性能（特に珍しい単語） | 珍しい単語や少ないデータでもうまく機能しやすい | 頻出する単語の表現は得意 |
| 精度 | 大規模なデータセットにおいて、より精度の高い単語ベクトルを生成する傾向がある | 学習が速い分、精度はスキップグラムに若干劣ることがある |
一般的に、スキップグラムは学習に時間がかかりますが、質の高い単語ベクトル、特に珍しい単語のベクトルを学習するのに適しています。 一方で、CBOWは学習が速いという利点があります。
スキップグラムの応用例
スキップグラムによって得られた単語ベクトルは、様々な自然言語処理タスクの基礎技術として活用されています。
- 単語の類似度計算: 「王様」 – 「男」 + 「女」 = 「女王」のような、単語同士の意味的な演算が可能になります。
- 文章分類: 文書やレビューがポジティブかネガティブかを判断する感情分析などに使われます。
- 機械翻訳: ある言語の単語と別の言語の単語の関係性を学習させることで、翻訳の精度向上に貢献します。
- 検索エンジン・レコメンドシステム: 検索クエリと関連性の高い文書を見つけたり、ユーザーの興味に合った商品や記事を推薦したりするのに役立ちます。
- 質問応答システム（チャットボット）: ユーザーからの質問の意図を理解し、適切な回答を生成するために利用されます。
Python (Gensim) を使った簡単なコード例
Pythonのgensimというライブラリを使うと、比較的簡単にWord2Vec（スキップグラム）を試すことができます。以下は、簡単な文章からモデルを学習させるコードの例です。
from gensim.models import Word2Vec
# 1. 学習データとなる文章（単語のリストのリスト）
sentences = [
['猫', 'は', '日向', 'で', '寝る'],
['犬', 'は', '庭', 'で', '走る'],
['猫', 'は', 'とても', '可愛い'],
['犬', 'も', 'とても', '賢い']
]
# 2. スキップグラムモデルで学習
# sg=1 でスキップグラムを指定 (CBOWの場合は sg=0)
# vector_sizeはベクトルの次元数、windowは周辺単語の範囲
model = Word2Vec(sentences, vector_size=100, window=5, min_count=1, sg=1)
# 3. 学習結果の確認
# '猫'の単語ベクトルを表示
print("'猫'のベクトル表現:")
print(model.wv['猫'])
# '猫'に意味が近い単語をリストアップ
print("\n'猫'に類似する単語:")
print(model.wv.most_similar('猫'))
このコードは、与えられた少量の文章から「猫」や「犬」といった単語のベクトル表現を学習し、最後に「猫」と意味的に似ているとモデルが判断した単語を表示します。
まとめ
スキップグラムは、中心の単語から周辺の単語を予測することで、単語の意味をベクトルとして学習する強力なモデルです。 この技術によって、コンピュータは言葉のニュアンスを捉えることが可能になり、機械翻訳や検索エンジン、AIチャットボットといった、私たちの身の回りにある多くのサービスの精度を支えています。 CBOWとの違いを理解し、それぞれの特性を知ることで、自然言語処理への理解がさらに深まるでしょう。