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「テンソル」「ベクトル」「行列」とは？ディープラーニングの情報整理のカラクリ

＞　情報をテンソルで表すという手法を分かりやすく実践しているのが「Word To Vector」という手法です。
これは「言葉をベクトル化する」というアプローチで、機械翻訳などで広く活用されています。

＞　ベクトルはテンソルより単純な構造の情報ですが、情報を単純化するには特徴をしっかりと捉えておく必要があります。
特徴を捉えて言葉をベクトルに変えるという作業をディープラーニングによって行うのです。

＞　イメージとしては、単語にその特徴を示す「パラメータ」を付ける作業です。たとえば、「猫」という単語なら、仮に「動物値：90」
「肉食値：85」「草食値：15」「人間値：5」の形で表現できるかもしれません。この手法を使うことで、
翻訳は辞書の縛りから開放され、文章のパラメータを近づける作業に変わります。

＞　翻訳というのは辞書を見て単語を変換していくだけでは綺麗な文章になりません。しかし、ベクトルによって文書の意味が正しく表されているのなら、
日本語の数値と英語の数値を近づけるだけで「翻訳」になります。こういうタスクであれば機械にとってもかなりやりやすいので、
後は「自然な文章を作る」ことができれば翻訳タスクは成功です。

すっきりする説明だなあ