「疎密埋め込み」（Sparse-dense embeddings）は、疎なベクトル（sparse vectors）と密なベクトル（dense vectors）の両方の特性を持ったベクトル表現です。それぞれの特性を理解するために、以下に疎なベクトルと密なベクトルの例を示します。
疎なベクトル（sparse vectors）:
疎なベクトルは、ベクトルの要素のほとんどがゼロであるようなベクトルです。例えば、文章を表現するために、単語の出現頻度を用いるバッグ・オブ・ワーズ（BoW）表現が疎なベクトルとして考えられます。ある文書において、全単語数が10000語で、その文書に含まれる単語が100語である場合、その10000次元のベクトルには100個の非ゼロ要素がありますが、9900個のゼロ要素が存在します。これが疎なベクトルの典型的な例です。
密なベクトル（dense vectors）:
密なベクトルは、ベクトルの要素のほとんどがゼロでないようなベクトルです。例えば、単語を表現するために、単語の意味的な情報を捉えるベクトルが密なベクトルとして考えられます。Word2VecやGloVeといった手法で生成される単語埋め込みベクトルは、通常、密なベクトルです。これらのベクトルは、単語間の意味的な類似性を表現することができます。
疎密埋め込み（sparse-dense embeddings）:
疎密埋め込みは、疎なベクトルと密なベクトルの特性を組み合わせたベクトル表現です。これにより、キーワード検索のような語彙情報に基づく検索（疎なベクトルが適している）と、意味的な類似性に基づく検索（密なベクトルが適している）を同時に行うことができます。
Pineconeなどのベクトルデータベースでは、この疎密埋め込みを利用することで、より柔軟かつ効率的な検索を実現できます。
疎密埋め込みの例１
例えば、e-commerceサイトの検索エンジンを考えてみましょう。疎密埋め込みを使用することで、顧客が「赤いドレス」と検索した場合、以下のような結果が得られます。
疎なベクトルによる検索: 顧客が入力したキーワード「赤い」と「ドレス」が含まれる商品を検索します。これにより、顧客が求める「赤いドレス」に関連する商品が見つかります。
密なベクトルによる検索: 顧客が入力したキーワードに意味的に近い商品を検索します。例えば、「バーガンディドレス」や「ルージュドレス」など、類似の色合いやデザインを持つドレスが表示される可能性があります。
疎密埋め込みを用いた検索では、疎なベクトルによるキーワード検索と密なベクトルによる意味的類似性検索が同時に実行されるため、より多様で関連性の高い検索結果を得ることができます。これにより、ユーザーの検索意図に応じた商品を効率的に提案することが可能となります。
このように、疎密埋め込みを用いることで、検索エンジンや推薦システムなどの機能をより柔軟かつ効率的に実現することができます。具体的な例を通じて、疎密埋め込みの利点や機能を理解することができるでしょう。
疎密埋め込みの例2
疎密埋め込みのもう一つの例として、ニュース記事の検索エンジンを考えてみましょう。疎密埋め込みを使用することで、ユーザーが「自動運転車」と検索した場合、以下のような結果が得られます。
疎なベクトルによる検索: 顧客が入力したキーワード「自動運転車」が含まれるニュース記事を検索します。これにより、顧客が求める「自動運転車」に関連するニュースが見つかります。
密なベクトルによる検索: 顧客が入力したキーワードに意味的に近いニュース記事を検索します。例えば、「運転支援システム」や「電気自動車」など、自動運転車と関連性の高い技術や産業についてのニュースが表示される可能性があります。
疎密埋め込みを用いた検索では、疎なベクトルによるキーワード検索と密なベクトルによる意味的類似性検索が同時に実行されるため、より多様で関連性の高い検索結果を得ることができます。これにより、ユーザーの検索意図に応じたニュース記事を効率的に提案することが可能となります。
このように、疎密埋め込みを用いることで、ニュース記事の検索エンジンやコンテンツ推薦システムなどの機能をより柔軟かつ効率的に実現することができます。具体的な例を通じて、疎密埋め込みの利点や機能を理解することができるでしょう。
まとめ
疎ベクトルは、文章の文字としての類似性や単語の出現頻度を表す際に適しています。疎ベクトルは、各要素が特定の単語や特徴を示すため、文章内のキーワードや単語の出現パターンを捉えるのに役立ちます。
一方、密なベクトルは、文章の意味の類似性を表す際に適しています。密なベクトルは、低次元で表現された連続的な空間内に分布するため、単語や文章の意味的な関連性を捉えることができます。言い換えれば、密なベクトルは、単語や文章間の意味的な類似性を表す情報量が多いため、意味的な検索や分析に適しています。
疎密埋め込みは、疎ベクトルと密ベクトルの両方の特性を組み合わせた表現であり、文章の文字としての類似性と意味の類似性を同時に扱うことができます。これにより、検索エンジンや推薦システムなどの機能をより柔軟かつ効率的に実現することができます。