「AIは意味を理解しているか」、分布的意味論から考える。「分布的意味論（distributional semantics）」の核心は、1950年代の言語学者 Zellig Harris（ゼリグ・ハリス）の有名な言葉に要約されます。

「AIは意味を理解しているか」、分布的意味論から考える。「分布的意味論（distributional semantics）」の核心は、1950年代の言語学者 Zellig Harris（ゼリグ・ハリス）の有名な言葉に要約されます。

「単語の意味は、他の単語との共起パターンによって決まる」
“You shall know a word by the company it keeps.” — J.R. Firth（ジョン・ルパート・ファース）

つまり、
• 「dog（犬）」という単語がよく「bark（吠える）」「pet（ペット）」などと一緒に出てくるなら、
その共起情報が「dog」という単語の意味を表している、という考え方です。

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✅ 2️⃣ どんな研究に使われる？
• コーパス言語学
大量のテキスト（コーパス）から単語の共起を統計的に分析。
• 自然言語処理（NLP）
単語の意味を数値ベクトル（単語ベクトル）にして計算できるようにする。
• 単語埋め込み（Word Embedding）
Word2Vec, GloVe, BERT などの基盤。
• 類似度計算
単語同士の意味の近さを数値で表す。

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✅ 3️⃣ 代表例：単語ベクトル

例えば Word2Vec は分布的意味論の代表例です。
• 単語を多次元空間の点（ベクトル）に置き換える。
• 「似た文脈に現れる単語は、似た位置に配置される」。
• 「king - man + woman = queen」のようなベクトル演算が可能。

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✅ 4️⃣ 伝統的意味論との違い
• 伝統的意味論
記号論、真理条件、論理学などの視点で、意味を「定義」や「真偽条件」で扱う。
• 分布的意味論
意味を「他の単語とどのように共起するか」という使用パターンで捉える。

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✅ 5️⃣ ポイント

観点内容
コア思想文脈が意味を決める
方法共起情報・統計・機械学習
強み大規模データに強い／意味の連続性を捉えやすい
限界文脈だけでは捉えきれない意味（例：皮肉や暗喩）は苦手

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✅ まとめ

📌 分布的意味論とは？
👉 単語の意味を、その単語が他の単語とどのように一緒に現れるか（分布）から捉える理論。
👉 現代の自然言語処理（NLP）の基盤であり、単語ベクトルや言語モデルの核心技術。

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「AIは意味を理解しているか」、分布的意味論から考える。「分布的意味論（distributional semantics）」の核心は、1950年代の言語学者 Zellig Harris（ゼリグ・ハリス） の有名な言葉に要約されます。

「AIは意味を理解しているか」、分布的意味論から考える。「分布的意味論（distributional semantics）」の核心は、1950年代の言語学者 Zellig Harris（ゼリグ・ハリス）の有名な言葉に要約されます。