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title: "局所表現と分散表現の違いとは？G検定対策"
description: "局所表現と分散表現の違いについて、G検定で問われる特徴量・教師なし学習分野の観点から、目的、前提、モデル構造、入力と出力、評価観点のどこが異なるかを比較します。暗記だけでなく、似た概念との混同を避ける見分け方や、選択肢を切るためのポイントも確認します。"
canonical_url: "https://stemtazoo.github.io/gk/local-vs-distributed-representation/"
section: "gk"
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## まず結論

* **局所表現（Local Representation）**と**分散表現（Distributed Representation）**は、単語などをベクトルで表す方法の違いです。
* G検定では「**分散表現の説明として不適切なものはどれか**」「**ワンホットとの違い**」が頻出です。

## 直感的な説明

* 局所表現は「**名札方式**」です。単語ごとに1つの席（次元）があり、該当する場所だけが1になります。
* 分散表現は「**特徴の組み合わせ**」です。1つの単語を、意味や性質を表す**複数の成分の組み合わせ**で表現します。
* 「犬」と「猫」が少し似ている、といった関係性を表せるのが分散表現です。

## 定義・仕組み

* **局所表現**

  * 単語を **one-hot ベクトル**で表す
  * 該当する次元が1、その他は0
  * 各単語は互いに独立で、類似度は表現できない

* **分散表現**

  * 単語を **多次元ベクトル**で表現
  * 1つの単語が複数の次元（成分）に分散して表される
  * ベクトル間の距離や角度で類似性を扱える

## いつ使う？（得意・不得意）

### 局所表現

* 得意：実装が簡単、直感的
* 不得意：

  * 次元数が非常に大きくなる
  * 単語間の意味的な近さを表現できない

### 分散表現

* 得意：

  * 単語の類似性・関係性を表現できる
  * NLPモデル（Word2Vec, GloVe, ELMo など）で必須
* 不得意：

  * 学習が必要
  * 直感的に意味を解釈しにくい

## G検定ひっかけポイント

* **最大のひっかけ**

  * 「分散表現は、1つの単語を1つの成分で表現する」→ ❌
* 正しい理解

  * 1つの単語は **複数の成分に分散して表現**される
* よくある混同

  * 局所表現 ＝ one-hot
  * 分散表現 ＝ 類似度をベクトルで保持
* 選択肢で

  * 「該当要素を1、他を0」→ 局所表現
  * 「単語間の類似情報を保持」→ 分散表現

## まとめ（試験直前用）

* 局所表現：one-hot、単語ごとに独立
* 分散表現：複数次元で意味を表す
* 分散表現は類似度を扱える
* 「1単語＝1成分」は分散表現ではない