【G検定対策】自然言語処理の「単語ベクトル化」を歌で覚える！CBOW・Skip-gram・fastTextの違いと暗記法

青色の背景に「単語のベクトル化覚えうた G検定対策」という白い文字と音符マーク。背景には薄くAIをイメージさせるネットワーク図が描かれている。 AI
この記事は約5分で読めます。

はじめに

G検定（ジェネラリスト検定）の勉強中、自然言語処理（NLP）の分野でつまずいていませんか。
特に「word2vec」の仕組みや、「CBOW」と「スキップグラム（Skip-gram）」の違いは、試験によく出るけれど混同しやすい難所です。
「どっちが高速だっけ？」「どっちがレア語に強いんだっけ？」と迷っているうちに時間をロスしてしまうのはもったいないですよね。
そこで今回は、ややこしい定義や特徴をリズムに乗せて一発で覚えられるよう、AIを活用してオリジナルの「暗記ソング」を作成しました。
通勤・通学の隙間時間や、試験直前の最終確認にぜひ活用してください。

AIを活用した楽曲制作

この楽曲は、歌詞の作成から作曲まで、生成AIの力を借りて制作しています。
作詞はGoogleのAI「Gemini」が担当し、G検定で問われる重要な定義やキーワードを網羅しつつ、リズムに乗りやすい言葉を選びました。
作曲は音楽生成AI「Suno AI」を使用し、記憶に定着しやすいようアップテンポで疾走感のある曲調に仕上げています。

タイトル・歌詞の紹介

タイトル

単語のベクトル化覚えうた

歌詞

CBOWは周りから真ん中を予測し高速
スキップグラムは真ん中から周りを予測しレア語に強い
fastTextは文字n-gramで未知語に強い　
ワンホット表現は高次元で疎なベクトル　単語間の意味的な類似度を表現できない
分散表現はワンホットの対義語　単語の意味を低次元の密な実数値ベクトル
CBOWは周辺の単語を入力し　中心の単語を予測する 学習速度が高速
スキップグラムは中心の単語を入力し　周辺の単語を予測する レア単語に強い
分布仮説のword2vec 多義語は区別できない　fastTextはサブワードの集合 文字n-gram
文字単位の特徴を使い未知語やスペルミスに対応
CBOWは周りから真ん中高速　スキップグラムは真ん中から周りレア語に強い
fastTextはサブワード未知語に強い　これが単語ベクトル化のポイント

楽曲の視聴

作成した楽曲は以下から視聴できます。
歌詞を見ながら聴くことで、より学習効果が高まります。

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Suno AI
単語のベクトル化覚えうた（Suno AI）

歌詞の解説

ここでは、歌詞に登場する用語について、試験で問われるポイントを中心にやさしく解説します。

1. ワンホット表現と分散表現

ワンホット表現は高次元で疎なベクトル　単語間の意味的な類似度を表現できない　分散表現はワンホットの対義語　単語の意味を低次元の密な実数値ベクトル

ワンホット表現 (One-hot Representation)

たくさんの単語がある中で、一つだけ「1」で、他は全部「0」のデータで表す方法です。
例えば、「犬」という単語を \([0, 0, 1, 0, \dots, 0]\) のように表します。
ほとんどが「0」でスカスカなので「疎（スパース）なベクトル」と呼ばれます。
これだと、単語同士の計算ができず、意味の近さ（類似度）を測ることができません。

分散表現 (Distributed Representation)

単語の意味を、ギュッと凝縮した数値の並びで表す方法です。
例えば、「犬」を \([0.2, -0.5, 0.8, \dots]\) のように実数の組み合わせで表します。
データが詰まっているので「密（デンス）なベクトル」と呼ばれ、ワンホット表現の対義語として扱われます。
これにより、「王様 – 男 + 女 = 女王」のようなベクトルの演算が可能になります。

2. word2vec (CBOW / Skip-gram)

CBOWは周辺の単語を入力し　中心の単語を予測する学習速度が高速　スキップグラムは中心の単語を入力し　周辺の単語を予測するレア単語に強い

word2vecは、「単語の意味は、その周囲にある単語（文脈）によって決まる」という分布仮説に基づいた手法です。
以下の2つのモデルの違いが試験で最もよく問われます。

CBOW (Continuous Bag-of-Words)

  • 仕組み
    [周り] → (予測) → [真ん中]
  • 特徴
    周辺の複数の単語から、真ん中の単語を穴埋め問題のように予測します。
  • メリット
    計算が単純なため、学習速度が高速です。

スキップグラム (Skip-gram)

  • 仕組み
    [真ん中] → (予測) → [周り]
  • 特徴
    真ん中の1つの単語から、その周りに来る単語を予測します。
  • メリット
    1単語から複数を予測するという難しいタスクを解くため、文脈をより深く理解でき、意味的な精度が高く、出現頻度の低い「レア単語」の学習に強いです。

3. fastTextとサブワード

分布仮説のword2vec多義語は区別できない　fastTextはサブワードの集合文字n-gram　文字単位の特徴を使い未知語やスペルミスに対応

word2vecの限界

word2vecは「1つの単語に1つのベクトル」を割り当てます。
そのため、「Bank（銀行）」と「Bank（土手）」のような多義語であっても、それらが混ざった1つのベクトルになってしまい、文脈による意味の違いを区別できないという弱点があります。

fastText

Facebook（現Meta）が開発した手法です。
単語をそのまま扱わず、「サブワード（部分語 / 文字n-gram）」の集まりとして扱います。
例えば “apple” なら、<ap, app, ppl, ple, le> のように文字単位でバラバラにして学習します。
これにより、辞書にない未知語（OOV）やスペルミスがあっても、文字の並びから意味を推測できるのが最大の特徴です。

楽曲に込めたメッセージ

G検定は範囲が広く、覚えるべき専門用語が山のようにあります。
特に「どっちがどっちだっけ？」となりやすいCBOWとスキップグラムの違いは、理屈で覚えるのと同時に、リズムで「音」として覚えてしまうのが近道です。
「周りから真ん中＝CBOW」「真ん中から周り＝スキップグラム」というフレーズが、試験中にふと頭に流れてくることで、正解を選べるようになることを願っています。

まとめ

今回は、G検定対策としてAIを活用して制作した「単語のベクトル化覚えうた」を紹介しました。
試験勉強の息抜きや、移動中の聞き流し学習に役立ててください。
この曲が、皆さんのG検定合格の一助となれば幸いです。

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