日本心理学会第83回大会のチュートリアル「機械学習と心理学との接点」での講演資料です。 word2vecの背後で使われているSkip-gramやCBoWのようなユークリッド空間での埋め込み手法を導入し、次いで、双曲空間のようなもっと構造を持った空間へ埋め込むことのメリットについて説明します。Poincaré Embeddingやh-MDSのような双曲空間への埋め込み手法も紹介しています。 最後にさまざまな空間の積空間を考え、その空間自体を最適化することでデータの詳細な構造を捉えるという、という考え方を紹介します。