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樋口先生さま
袋井と申します。
以前に、共起ネットワークについてご質問をした際には
ご丁寧にご教示していただき、ありがとうございました。
先生にお聞きしたいことがございます。
よろしくお願いいたします。
以下の２つの表
(1)「文書」×「抽出語」表
(2)「抽出語」×「文脈ベクトル」表
の意味合いについては、理解しています。
(2)は、注目する語の文脈窓を意識した「文脈ベクトル」を作成しており、
とても良いアイディアだと感心しました。
(2)へのSOM適用についても、意図を理解できています。
（SOMの原理、SOMマップ読解の留意点とU-MTXについても一通りの知識はございます）
貴重な(2)の活用方法を考えています。
抽出語の共起ネットワークでは、(1)を用いて類似度の計算、閾値に基づく２値の隣接行列化、
Ｒパッケージを用いたグラフ化をしていますが、
(2)についても、表を転置させて同様な共起ネットワークをRで作成してみました。
これを眺めながら色々と考えています。
（見通しのよいグラフができています）
文脈ベクトルを使う利点について、マニュアルで丁寧にご説明されていますが、
（精度向上、複雑さの低減の両立）
(2)の転置行列を用いた共起ネットワークにも同様な利点があるように思えます。
私の勝手な思い込みの恐れがあります。
樋口先生のご意見を頂戴できたらと思いました。
よろしくお願いいたします。