リサーチチームでは、LAPRASの「世の中のミスマッチをなくす」というビジョンを達成するため、「個人に最適な選択肢を与えるための基盤技術」となりうる分野について調査・研究を進めています。グラフ、埋め込みの分野から新しいブレークスルーが生まれるのではないかと信じています。その内容を紹介しました。ベクトルのように高次元・スパースなベクトルを低次元の実数行列として表現する手法は、機械学習における非常に様々な分野で注目を集めています。代表されるこのような埋め込み手法は、「離散的な点の集合を、その点と点の関係性を保ったまま連続な空間の中に埋め込む」手法であると言えます。位相構造(連続性に関する構造)、距離構造(ユークリッド距離など)、代数構造(ベクトルの加減算、スカラー倍)、順序構造など、様々な構造を持っています。機械学習では、様々なデータに現れる様々な関係性に着目し、それらをいかに綺麗に埋め込むことができる空間を考えるかによって、様々な埋め込み手法が提案されています。このように、データ間の関係性と空間に着目して、近年の埋め込み手法を見ていきましょう。求めていることになります。点と点の内積構造を保つということは、角度や距離を含む点と点の位置関係が定まるということになります。これにより、単語のベクトル表現の間で以下のような「演算」のようなことが可能となります。Embedding埋め込む際に着目する構造は、内積(や距離)だけではありません。単語や文章の含意関係などでは、「AはBの抽象化」や、「AはBの具体例」のように、方向を持った関係性があります。