ニューラルネットワークは、もう忘れているかもしれないが、前に説明したように、多数のノードとエッジで構成されたネットワークだ。このニューラルネットワークに、学習用の大量の文章これをコーパスというが、入力する。形態素解析して単語を0ne-hotベクトルの形式にしてからだ。愛さん「よく理解できません。天馬「お!きちんとニューラルネットワークの仕組みを理解しているね、さすがだ。ニューラルネットワークは正解ラベルがないと、何を学習するのか分からない。愛さん「マリリンさんの例文よりましですけど、褒めているのはワンピースですよ。天馬「そう、理解が早いな。このニューラルネットワークは、ターゲットとなる単語からコンテキストを正解とするように学習していく。この例文だと、『ワンピース』が入力されると、『お洒落な』とか『姿』という単語が近くにあると判断できるようになる。天馬「単語を投入するのではなくて、『意味のある正しい文章』でないとダメだ。単語同士の距離は、そのコーパスに含まれる文章に依存するからだ。天馬「離散的な記号でしかない単語の『意味』は、今までコンピューターで扱うのは困難だった。愛さん「辞書がなくても単語の『意味』が扱えるとは、非常に興味深い話ですね。technology.。