nn.embeddingとは初心者でもわかる使い方と仕組みを徹底解説共起語・同意語・対義語も併せて解説！

この記事を書いた人

高岡智則

年齢：33歳性別：男性職業：Webディレクター（兼ライティング・SNS運用担当）居住地：東京都杉並区・永福町の1LDKマンション出身地：神奈川県川崎市身長：176cm 体系：細身〜普通（最近ちょっとお腹が気になる）血液型：A型誕生日：1992年11月20日最終学歴：明治大学・情報コミュニケーション学部卒通勤：京王井の頭線で渋谷まで（通勤20分）家族構成：一人暮らし、実家には両親と2歳下の妹恋愛事情：独身。彼女は2年いない（本人は「忙しいだけ」と言い張る）

nn.embeddingとは何かを一言で

nn.embedding とはニューラルネットワークで使われる埋め込み層のことです複雑な言葉を数値のベクトルに変換して機械が理解しやすい形にします

nn.embeddingの基本イメージ

私たちが言葉やカテゴリをそのまま機械に渡すと理解が難しくなりますそこで 埋め込み と呼ばれる技術を使い各語を長さの異なるベクトルで表現します例えば犬という語を表すベクトルと猫という語を表すベクトルが似ている場合には意味的な関連性が近くなるように並びます

このベクトルは学習とともに変化します学習データに含まれる語の共起関係を反映して語と語の距離が意味を反映するように調整されます

nn.embeddingの役割と仕組み

nn.embedding は語彙番号を受け取り対応するベクトルを取り出す 取り出し機能 を持ちますここでの語彙番号とは辞書のような整数のことです出力は通常 バッチや系列の形に合わせて拡張 されます

学習の過程ではこのベクトル自体がパラメータとなり語同士の関係を反映するように更新されますつまり埋め込みベクトルはデータに応じて良い表現へと変わっていくのです

実務での使い方のイメージ

自然言語処理の多くのモデルでは入力として語彙番号の配列を受け取りその配列を nn.embedding がベクトル表現へと変換します次にそのベクトル列を他のニューラルネットの層へと渡します

埋め込みを用いるメリットは次の通りです 語彙を連続値のベクトルで表現することで学習が安定し形の異なる情報を同じ空間で扱える点ですまた低次元の情報圧縮が可能になり計算負荷を抑えつつ意味情報を保てます

注意したいポイント

学習データが少ない場合は埋め込みの表現が偏りやすくなりますこのような時は 適切な正則化や事前学習 などの工夫が必要ですまた語彙が急に増えた場合には追加学習や再学習が必要になることがあります

用語と意味の表

<th>項目

説明
語彙数	学習対象の語の総数辞書のサイズにあたる
次元	各語を表すベクトルの長さ表現の豊かさと計算量のバランスを決める
出力形状	入力の語彙番号列に対して埋め込みベクトル列を作るための形状

実務ではしばしば 語彙数と次元の組み合わせ をモデルの要件に合わせて決めます例えば語彙数が10万次元を128に設定すると全体の表現力と計算負荷のバランスが取れます

まとめと活用のヒント

nn.embedding は言葉を数字のベクトルに変換する仕組みの要ですこのベクトルを通じて意味的な情報を機械が活用できるようになります初心者はまず埋め込みの基本的な動作と出力形状を理解し実際のデータで感覚を掴むと良いでしょう

最後に一つ覚えておくと役立つポイントは 前処理とデータの質 ですどんなに良い埋め込みでもデータが不適切だと意味のある表現は作れません学習データを整え埋め込みの学習過程を観察することが成功の近道です

nn.embeddingの同意語

Embedding 層: ニューラルネットワークにおける埋め込み機能を持つ層で、整数のインデックスを固定次元の連続ベクトルに写像します。PyTorch では nn.Embedding として実装されています。
埋め込み層: 同様に、離散的な入力を連続ベクトルに変換する層を指します。埋め込み行列を学習して表現を表現力豊かにします。
エンベディング層: Embedding 層の別表現。英語の embedding の日本語表現。整数インデックスをベクトルへ変換する層です。
埋め込みテーブル: 埋め込みベクトルを格納・参照するテーブル（重み行列）として使われることが多い名称。実体は埋め込み行列そのものです。
埋め込み行列を用いた層: 入力インデックスを埋め込み行列と照合して対応するベクトルを取り出す層。学習可能な重みを持つ点が特徴です。
語彙埋め込み層: 語彙（語彙内の語）を固定次元ベクトルへ変換する層。自然言語処理の基本構成要素として用いられます。

nn.embeddingの対義語・反対語

非埋込み表現: nn.embeddingを使わず、語を直接識別子やワンホットのような表現で表すこと。 Embeddingは語を連続的な密なベクトルに変換するのに対し、非埋込み表現はその変換を行わず、元の識別子や離散表現のまま扱います。
ワンホット表現: 語彙ごとに長いベクトルの中で該当語の位置だけが1、それ以外は0になる表現。埋め込みのような密な連続ベクトルとは対照的で、情報量が少なく高次元になりがちです。
離散表現: 値が連続的ではなく整数や0/1などの離散的な値で語を表す表現。 embeddingsは連続値のベクトルを学習するのに対し、離散表現は連続性を持ちません。
語彙ID表現: 語彙を番号(ID)で表すだけの表現。意味的な情報は含まず、後に埋め込みへ変換される前段階として使われることがあります。
低密度ベクトル: 多くの成分が0で埋まる疎な表現。embeddingの密なベクトルとは性質が異なり、情報の濃度が低い表現を指すことが多いです。
ランダム表現: 学習や意味付けを伴わず、初期化時にランダムに決められた表現。意味を持つ埋め込みとは対照的に、文脈依存の意味情報は含みません。

nn.embeddingの共起語

埋め込み: 語彙を固定長のベクトルで表現するデータ表現の総称。nn.Embeddingの核心となる機能です。
埋め込み層: 語をベクトルへ変換するニューラルネットの層。入力は語のインデックス（整数）です。
埋め込み重み: 語彙ごとに割り当てられた学習可能なベクトルが格納される二次元行列。
語彙数: 埋め込みに含まれる語の総数。インデックスの最大値+1に対応します。
埋め込み次元: 各語を表すベクトルの次元数。例: 300次元。
padding_idx: パディング用に予約した特別な語のインデックス。対応するベクトルは更新されません。
max_norm: 埋め込みベクトルのノルムの最大値を制限する正規化パラメータ。
norm_type: ノルムの種類（例: 2-norm = L2）を指定する設定。
sparse: 重みを疎行列として格納するかどうかの設定。計算コストやメモリに影響。
forward: nn.Embeddingへの入力を受け取り、対応するベクトルを出力する順伝播処理。
indices: 埋め込みを取り出すための語彙インデックスのテンソル。バッチ処理時に使います。
weight: Embeddingの重み（埋め込み行列）を指す属性。
デバイス: 計算を実行するデバイス（CPUやGPU）を指定。
PyTorch: この機能が属する深層学習フレームワークの名称。
torch.nn: ニューラルネットワーク用のモジュール群を提供するパッケージ。
事前学習埋め込み: 事前に学習済みの語ベクトルを初期値として利用する場合のこと。
初期化: 埋め込み重みの初期値を設定する手続き。
ベクトル表現: 語を数値ベクトルとして表現し、機械学習に使えるようにするプロセス。
語彙: 埋め込みの対象となる語の集合。データセットの語彙リスト。
学習: データを使って埋め込みのパラメータを最適化する過程。
バッチ: 複数データを同時に処理するデータのまとまり。
参照: インデックスから対応するベクトルを取り出す操作。
用途: 文章分類、機械翻訳、質問応答など、テキストをベクトルへ変換して活用する場面。

nn.embeddingの関連用語

nn.Embedding: PyTorch の埋め込み層クラス。整数のトークンIDを受け取り、対応する埋め込みベクトルを返します。基本は語彙内の各単語をベクトル化するために使われます。
埋め込み層: ニューラルネットの一種の層で、トークンを連続ベクトルに変換する役割を担います。
語彙数 (num_embeddings): 埋め込み行列の行数。語彙の総数またはIDの最大値に対応します。
embedding_dim: 埋め込みベクトルの次元数。各トークンをこの長さのベクトルで表現します。
padding_idx: パディング用のインデックス。この行は学習時に更新されず、パディングトークンの埋め込みとして使われます。
max_norm: 埋め込みベクトルのノルムの上限。超えた場合に自動でスケールされ、安定性を高める効果があります。
norm_type: max_norm のノルムの種別。通常は 2（L2 ノルム）や 1（L1 ノルム）を指定します。
weight: 埋め込み行列そのもの。形状は (num_embeddings, embedding_dim)。
sparse: 勾配を疎行列として扱う設定。大規模語彙のとき学習を高速化する場合があります。
scale_grad_by_freq: 頻度が高い語の勾配を大きくするかどうか。
pretrained embeddings: 事前に学習済みの埋め込みを初期値として読み込むこと。
Word2Vec: 単語の意味的近さを捉える古典的埋め込み学習手法。
GloVe: Global Vectors for Word Representation。全体の共起統計から埋め込みを作成する手法。
fastText: 単語を n-gram で表現して未知語にも対応する埋め込み手法。
EmbeddingBag: 埋め込みと要素の集約を組み合わせた層。平均や和などで文の表現を作るのに適しています。
forward: nn.Embedding の前方伝播。入力としてインデックスを受け取り、対応するベクトルを出力します。
indexing / gather: 埋め込みの内部実装はインデックス選択（index_select または gather）で行われます。
トークン化とインデックス化: テキストをトークンに分割し、それぞれに固有のIDを割り当てる工程。
初期化: 埋め込み行列の初期値の設定方法。通常は一様分布や正規分布を用います。
前処理: データを埋め込みで扱える形に整える準備作業。
デバイス切替: CPU か GPU へ移すなど、演算を配置するデバイスの切替。
訓練 / 推論: 訓練時には埋め込みパラメータが更新されることが多く、推論時は固定されることが多い。