3.2.1節の文ベクトルの計算で用いる単語のベクトルには，fastText[9,10]によって学習させたものを使用した． fastTextは隠れ層と出力層からなる2層のニューラルネットワークで，隠れ層が単語の分散表現に相当する．
今回は学習データとして，Wikipediaの全1,061,375記事(2017年6月1日時点)を使用した． 学習データは前処理としてアルファベットとカタカナは全角に，英数字は半角に統一した． 学習データの例を図4.3に示す． また，単語ベクトルの次元数は300次元とした．
