関係は、抽象的な語になるほど数が少なくなる性質があるため、DAGの形状としては、木構造に似たピラミッド構造となっています。WordNet)についても同様の実験を行いました。同等かそれ以上の性能を実現していることがわかります。これは、先行手法のロス関数が勾配消失などの問題を抱えているためであると考えられます。フレームワークを用いることで、先行手法の抱えるロス関数の問題が明らかになったことによる成果であると言えます。手法はほとんど性能が落ちていないことがわかります。これは、既存手法が明確な“原点”の存在を仮定していたため、ピラミッド型構造のDAGを埋め込むことはできても、逆ピラミッド型のDAGを埋め込むことが苦手であるということを反映していると言えます。場合、上述のとおり反転対称性があるため、DAGの向きを反転させても性能が劣化しないという性質を反映しています。性能向上に着目しましたが、今後は、より大規模で複雑なDAG、例えば、論文の引用・被引用関係や、家系図などのデータでの実験を行って行きたいと思います。その真価を発揮するのではないかと考えています。背景となった先行研究を概観し、論文の内容について解説しました。研究の背景として、機械学習の様々な分野で応用されている「埋め込み」手法について、「データの関係を連続的な空間の構造で表現する」という視点から整理しました。一種であることを示し、これらの手法の暗黙的な仮定を取り除くことにより、欠点を取り除くことができ、実験においても、高い性能を示すことを確認しました。グラフなど)への研究を進めていきます。到達可能性は半順序になっており、逆に、半順序のハッセ図はDAGになっています。