スキップグラム

スキップグラムは、Word2Vecで用いられる単語のベクトル化手法の1つです。ある中心となる単語から、その周囲にある周辺語を予測するように学習するモデルです。

このモデルの目的は、単語同士の文脈的な意味関係を捉えたベクトル表現を獲得することです。もう一つの代表的な手法であるCBOW（周辺語から中心語を予測する）と比較されることが多く、スキップグラムは稀に出現する単語に対しても比較的高い精度でベクトル表現を得られるとされています。

自然言語処理における単語の意味理解を支える基礎技術として、G検定ではWord2Vecの仕組みの中で頻出します。