Word2vecはGoogle社のTomas Mikolovら[7]によって提案されたニューラルネットワーク(Skip-gram)の手法である．Skip-gramは，文脈を利用して与えられた単語と与えられた単語の周辺 に出現する単語を予測できるように，単語ベクトルの学習を行うモデルである．意味的に関連が強い単語はベクトルが近くなる．例えば，「国語」，「数学」，「理科」，「社会」，「英語」は日本の中学校で学ぶ主要な5教科で似た単語としてベクトルが近くなる．単語をベクトル変換することで，人手で入力した単語と近いベクトルの単語(類似した単語)を取得することができる．
