意味の空間
384 次元の Embedding を 2 次元に落として並べたもの。 隣にある話は、機械の目には似ている。ただし「同じ本の話が近くに来る」ことは構成上ほぼ確実に起きる(効果量 1.05、測ったことを参照)。 文化圏で色を分けたときに固まって見えたら、それは地域の発見ではなく本の効果かもしれない。
色分け
作り方: PCA(50) → UMAP(8) → HDBSCAN(min_cluster_size=6, min_samples=3)(乱数の種 20260908)。軸に意味はない。近い点どうしが Embedding の上で近い、ということだけを示す。 UMAP は大域的な距離を保たないので、離れた二群の「どれくらい離れているか」は読み取れない。
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