1.
Word2VecのSkip-gramモデルで「文脈が不明な単語」を効果的に処理するために使用される技術は何ですか？
2.
Skip-gramモデルにおける「単語ベクトル」の次元数が増えると、何が改善される可能性がありますか？
3.
Skip-gramモデルの学習において「ネガティブサンプリング」の目的は何ですか？
4.
Word2VecのSkip-gramモデルにおける「ウィンドウサイズ」が大きすぎると、どのような問題が発生する可能性がありますか？
5.
Skip-gramモデルの訓練時に「バッチサイズ」を大きくすることの利点は何ですか？
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Skip-gramモデルにおける「負のサンプリング（Negative Sampling）」で、正例と負例の比率を調整する理由は何ですか？
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Word2VecのSkip-gramモデルにおける「学習率」を最適化する理由は何ですか？
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Skip-gramモデルが大規模なデータセットで効果的に機能する理由は何ですか？
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Skip-gramモデルの「潜在意味解析（LSA）」との違いは何ですか？
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Word2VecモデルのSkip-gramとCBOW（Continuous Bag of Words）の主な違いは何ですか？
11.
Skip-gramモデルで、負のサンプリング（Negative Sampling）を使用する際に最も重要なハイパーパラメータは何ですか？
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Skip-gramモデルにおける「単語の頻度に基づくダウンサンプリング」が効果的である理由は何ですか？
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Word2VecのSkip-gramモデルにおいて、「単語ベクトルの正規化」を行う理由は何ですか？
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Word2VecのSkip-gramモデルにおいて「ウィンドウサイズ」の役割は何ですか？
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Word2VecのSkip-gramモデルにおける「softmax関数」の役割は何ですか？
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Word2VecのSkip-gramモデルで「コサイン類似度」を使用する理由は何ですか？
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Word2VecのSkip-gramモデルが「類似語」を見つけるために利用される理由は何ですか？
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Word2VecのSkip-gramモデルの目的は次のうちどれですか？
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Skip-gramモデルで単語ベクトルが生成される際、どのように単語の意味的類似性が表現されますか？
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Skip-gramモデルで学習された単語ベクトルが「トランスファーラーニング」に適している理由は何ですか？
