実数ベクトル

WO2019102291
[0023] FIG. 3 is a schematic diagram illustrating how data record strings are run through a word embedding vector model, according to embodiments.
【００２６】
  図３は、実施形態に従って、データ・レコードの文字列が単語埋め込みベクトル・モデルを通過する方法を示す概略図である。

In embodiments, FIG. 3 represents aspects of the word embedding vector model 103 of FIG.1.
実施形態では、図３は、図１の単語埋め込みベクトル・モデル１０３の態様を表している。

FIG. 3 includes the training data 301 , the data record 307, and the vector space 309.
図３は、トレーニング・データ３０１、データ・レコード３０７、およびベクトル空間３０９を含んでいる。

The vector space 309 includes multiple vectors (e.g., man, king).
ベクトル空間３０９は、複数のベクトル（例えば、男性、王）を含んでいる。

It is understood that although the vector space 309 is a representation with limited vectors and dimensions, more or less vectors and dimensions can be present with different, more, or fewer string representations.
ベクトル空間３０９は、制限されたベクトルおよび次元を含む表現であり、異なるか、より多いか、またはより少ない文字列表現を伴うさらに多いまたは少ないベクトルおよび次元が存在することができるということが、理解される。

It is also understood that although the vector space 309 includes data points in string form (e.g., Man), in some embodiments, such as in Word2vec models, the data points are string representations (e.g., real number vector(s)).
ベクトル空間３０９はデータ点を文字列の形態（例えば、男性）で含んでいるが、Ｗｏｒｄ２Ｖｅｃモデルなどの一部の実施形態では、データ点が文字列表現（例えば、実数ベクトル）であるということも、理解される。

In some embodiments, a "String representation” or any other representation is a first set of data that has the same meaning, stands for, and/or is substituted for a second set of data but does not have the same exact value or format as the second set of data.
一部の実施形態では、「文字列表現」または任意のその他の表現は、第２のデータのセットと同じ意味を有しているか、第２のデータのセットを表しているか、または第２のデータのセットに置き換わるか、あるいはその組み合わせであるが、第２のデータのセットと正確に同じ値または形式を含んでいない、第１のデータのセットである。

For example, "Woman” can be a string and "0” could be its string representation.
例えば、「女性」は文字列であることができ、「０」がその文字列表現であることができる。

In other embodiments, a string representation or any other representation is the original data point itself.
他の実施形態では、文字列表現または任意のその他の表現が、元のデータ点自体である。

For example, "Woman” can be the original data point and "Woman” can also be the "string representation.”
例えば、「女性」は元のデータ点であることができ、「女性」は「文字列表現」であることもできる。