CBOW（Continuous Bag-of-Words）の特徴
問題
CBOWの特徴について、誤っている記述を1つ選べ。
解説
CBOW（Continuous Bag-of-Words）は、単語の分散表現を獲得する「word2vec」の手法の1つです。
文章中のある「周辺の単語（コンテキスト）」を入力として受け取り、その中心にある「ターゲットの単語」が何であるかを予測するニューラルネットワークモデルです。
例えば「私は [ ? ] を食べる」という周辺語から「りんご」という中心語を予測するよう学習します。
もう一つの手法である「skip-gram（中心から周辺を予測）」に比べて、周辺の単語ベクトルの平均をとって計算するため学習速度が速く、出現頻度が高い単語の表現を学習するのに向いています。
1. CBOWは周囲の単語から中央の単語を予測する。
正しい：周囲にある複数単語（コンテキスト）のベクトル表現から、中心にある欠落した1つの単語を予測するように重みを学習します。
2. CBOWは学習が高速である。
正しい：周辺語のベクトルを平均化（または加算）して一度に処理するため、予測の回数が多いskip-gramと比較して計算量が少なく、学習が高速に終わります。
3. CBOWは低頻度語の学習に強い。
誤り：CBOWは周辺語の平均をとるため細かい情報が平滑化され、出現回数が少ない「低頻度語」の学習は苦手です。低頻度語には少数のデータから多くを予測するskip-gramの方が適しています。
4. CBOWは単語の分散表現を学習する。
正しい：単語の予測タスク（ダミータスク）を通じて得られたニューラルネットワークの「重み」を、単語の意味を表す分散表現（単語ベクトル）として利用します。
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