Word2Vec埋め込みのために100万の文（例: "The quck BROWN FOX jumps over the lazy dog"）を準備するには、テキストを一貫してサニタイズおよび準備するために、どの操作を適用すべきですか？（3つ選択してください。）

Word2Vecは単語の共起関係から単語埋め込みを学習するため、テキストの前処理が重要です。 「すべての文字を小文字に変換して正規化する」は、"The"と"the"を同じ単語として扱うことで、モデルがより一貫した埋め込みを学習できるようにします。 「英語のストップワードリストを使用してストップワードを削除する」は、「a」「an」「the」などの頻繁に出現するが意味の少ない単語を除去し、モデルがより重要な単語の関係に焦点を当てることを可能にします。 「各文を個々の単語にトークン化する」は、テキストを単語のシーケンスに分割する基本的なステップであり、Word2Vecが各単語の埋め込みを生成するために不可欠です。 品詞タグ付けやスペル修正は、Word2Vecの基本的な前処理としては必須ではなく、ワンホットエンコーディングはWord2Vecの目的とは異なる単語表現手法です。