G検定（ジェネラリスト検定） ディープラーニングの応用例 練習問題 第9問: word2vecに関する説明として、最も適切なものはどれか。

肢3が正解です。word2vecを提案した論文（Mikolov ほか）は、大量のテキストから単語の連続的なベクトル表現を効率よく学ぶ2つのモデル（CBOWとスキップグラム）を示し、得られたベクトルを単語の構文的・意味的な類似性を測るテストで評価しました。

肢1は誤りで、中心の単語から周辺の単語を予測するのはスキップグラムで、CBOWは周辺の単語から中心の単語を予測します。

肢2は誤りで、スキップグラムはラベルの無いテキストの中で、ある単語とその周辺の単語の関係を学びます。

肢4は誤りで、番号をそのまま使っても単語の意味の近さは表せません。CBOWとスキップグラムの入力と出力の向きは取り違えやすいので注意します。