Char2Vec で文字の特性について調べてみた - mixi engineer blogミクシィ Vantage スタジオのAI・ロボットチームで自然言語処理関連の研究開発に関わっている原（@toohsk）です． Vantage スタジオでは人の感情に寄り添った会話ができるAIの研究開発を通じて，新しいコミュニケーションサービスを生み出そうとしています． 今回， Char2Vec を用いた，文字毎の特性について実験を行いましたので，紹介したいと思います． Word2Vec とは Word2Vec は単語をベクトル表現に変換する方法です． これまでは自然言語処理の分野では単語を扱う場合， one-hot の形式で文章内の単語を表現することが多かったです． しかし，自然言語を機械学習で扱う場合や論文では，最近では必ずといっていいほど Embedding された状態，すなわち単語をベクトルに変換してから機械学習のアルゴリズムに与えています． ではなぜ one-hot の形式ではなく
