密ベクトル（Dense Vector）とは？　疎ベクトル（Sparse Vector）との違い：AI・機械学習の用語辞典

全てまたはほとんどの成分が0以外の数値を持つベクトルを「密ベクトル」と呼び、その代表例にはテキストなどのEmbedding（埋め込み表現）がある。また、大部分の成分が0で、一部のみが0以外の数値を持つベクトルを「疎ベクトル」と呼び、その代表例にはテキスト文書のtf-idf値がある。

» 2024年02月14日 05時00分公開

[一色政彦，デジタルアドバンテージ]

連載目次

用語解説

　AI／データサイエンス／機械学習／自然言語処理の分野では、テキストや画像、ユーザー評価などのさまざまなデータを数値ベクトルで表現することがある。数値ベクトルとは、例えば[0.47, 0.10, 0.26, 0.89, －0.71, ...]や[0, 0, 1, 0, 0, ...]のように実数値が並べられた配列のことだ。

　この表現方法には、主に「密（みつ）ベクトル」と「疎（そ）ベクトル」の2つの形式がある（図1）。本稿では、それぞれの特徴と違いについて解説する。

図1　「密ベクトル」と「疎ベクトル」のイメージ

密ベクトル

　密なベクトル（Dense Vector）とは、全てまたはほとんどの要素（＝成分）が0以外の実数値を持つ数値ベクトルを指す。例えば[0.47, 0.10, 0.26, 0.89, －0.71, ...]は密ベクトルである。自然言語処理の埋め込み表現（Embedding）も密ベクトルの一例だ。

　以下に特徴と用例を箇条書きで示す。

特徴

全ての要素を用いて情報を密に表現するため、数値計算やモデルの訓練において一般的に効率的である
意味的な類似性を基にした検索においては、密ベクトルを使ったベクトル検索（Vector Search、セマンティック検索の一種）の方が、一般的に疎ベクトルよりも高精度になる
微妙なニュアンスや複雑なパターンを捉えられるので、特に自然言語や画像データの分析に有効

用例

単語やテキスト、画像、音声などの埋め込み表現
画像データのピクセル値
センサーデータや時系列データの特徴ベクトル：例えば心拍数モニターデータを特定の時間窓ごとに平均化して要約した密ベクトルで表現し、時系列分析を行うなど
ユーザープロファイルや行動データ：例えばユーザーの好みや行動を密ベクトルで表現し、パーソナライズされた推薦を生成するなど

疎ベクトル

　疎なベクトル（Sparse Vector）とは、大部分の要素（＝成分）が0であり、少数の要素のみが0以外の実数値を持つ数値ベクトルを指す。例えば[0, 0, 1, 0, 0, ...]は疎ベクトルである。テキスト文書のtf-idf値やBM25スコア（後日解説予定）などが疎ベクトルの一例だ。

　以下に特徴と用例を箇条書きで示す。

特徴

ほとんどの要素が0であるため情報を効率的に圧縮／スキップできる。これによって、一般的に密ベクトルよりもメモリ使用量とストレージの消費を削減できる
つまりメモリ効率が良く計算コストも低いので、大量の文書を扱う場合に有利
疎ベクトル（tf-idf／BM25など）を使ったキーワード検索（Keyword Search）*1の方が、一般的に密ベクトルよりも高速になる

*1　現在（2024年2月執筆時点）では、「ベクトル検索」と言えば、一般的に密ベクトルである埋め込み表現を使った検索を指す。疎ベクトルも数値ベクトルなので、疎ベクトルを使った検索は「ベクトル検索」とも呼べるが、ここでは「基本的に従来のキーワード検索と同等の仕組み」という意味で「キーワード検索」の一種として表記した。

用例