Embedding意味と例

Embeddingは文脈によって「派遣」、「埋める」、「埋め込み」を意味します。

アメリカでは「imbedding」と表記することもあります。
記者を特派したり活動中の軍部隊と同行させる慣行を指す名詞「派遣」です。
地面を掘って何かを尋ねることを指す名詞「埋める」です。
機械工学の文脈では、名詞「埋め込み」として使われることもあります。
人工知能分野の自然言語処理(NLP)で使用される技術で、コンピュータが単語を数字で表現し、コンピュータが作業できるようにする技術です。日本語でもそのまま「エンベディング」と言います。

ネイティブはいつ「embedding」を使いますか？

The embedding of journalists with military units provides firsthand accounts of combat.（記者を軍部隊に派遣することは戦闘に対する直接的な話を提供する。)
Embedding reporters with troops allows for real-time coverage of battlefield events.（記者を軍部隊に派遣することは、戦場で起きる事件に対するリアルタイム報道を可能にする。）
The embedding program ensures that journalists have access to frontline operations.（派遣プログラムは記者が最前線作戦に対する接近を持たせることを保障する。)
The embedding process involves rigorous training to prepare journalists for deployment.(派遣過程は記者を配置に先立って準備させる徹底した訓練を含む。)
The embedding of cultural experts helps military units navigate complex social dynamics in foreign environments. (文化専門家の派遣は軍部隊が見知らぬ環境で複雑な社会的力学関係を扱えるように助ける。)

Embedding seeds into the soil ensures proper germination.（地面に種を埋めることは適切な発芽を保障する。)
Embedding the time capsule into the corner stone of the building is a tradition in our town. (タイムカプセルを建物の礎石に埋めるのは私たちの町の伝統だ。)
Embedding fence posts securely into the ground is crucial for maintaining the perimeter.（垣根の柱を地面にしっかり埋めることはその周囲を守ることに重要だ。)
Embedding bulbs into the flowerbed will be done tomorrow by the gardener.(花壇に球根を埋めることは明日庭師によって完了するだろう。)

The embedding of abandoned gas stations into green spaces reduces urban blight and improves air quality. (捨てられたガソリンスタンドを埋め込んで緑地にすることは都市公害を減らし空気質を改善するのに役立つ。)
Embedding former mining sites with native plants aids in soil stabilization. (鉱山だった所を埋め込んで土着植物を植えることは土壌安定化に役立つ。)
The embedding of abandoned industrial sites involves revitalizing the land for new purposes.（捨てられた工業地を埋め込むことは新しい目的のために土地を再活性化させることを伴う。)
The embedding of degraded wetlands aims to restore their natural functions. (汚染された湿地を埋め込むことは湿地天然の機能を取り戻すことを目的とする。)
The embedding of polluted rivers involves purifying the water and restoring aquatic habitats. (汚染された川を埋め込むことは水を浄化して水中生息地を再建することを含む。)

Word embeddings allow models to capture the context of a word in a document, its semantic and syntactic similarity, and its relation with other words. (単語のエンベディングは、モデルが文書における単語の脈絡、意味論的および構文的類似性、および他の単語との関係を把握できるようにします。)
By using embeddings, we can significantly reduce the dimensionality of textual data, making it more manageable for neural networks. (エンベディングを使用することで、我々はテキストデータの次元を非常に減らすことができ、人工神経網で該当データをより簡単に扱うことができます。)
The process of training embeddings involves adjusting the weights such that similar words have close vectors in the embedding space.（エンベディングを訓練する過程は、類似の単語が埋め込み空間に近いベクトルを持つように加重値を調整することを含みます。）