ある企業の ML エンジニアが、テキスト埋め込み（Text Embedding）を用いたセマンティック検索システムを構築しようとしている。テキスト埋め込みの特性として正しいものはどれか。

正解: C

テキスト埋め込みは、Transformer が学習した意味空間を高次元ベクトルで表現したものであり、「犬」と「イヌ」、「laptop」と「notebook PC」のように意味が近い語句は余弦類似度が高くなる。これによりキーワード一致を超えた意味検索（セマンティック検索）が実現できる。Dは誤り：埋め込みはモデル固有の空間であり、異なるモデルのベクトルは互換性がなく混在利用はできない。Aは誤り：次元数が大きすぎると計算コストが増加し、性能向上は収穫逓減になるため次元の選択にはトレードオフがある。Bは誤り：単純な文字コード化は意味を反映しない（それは文字列エンコーディング）。埋め込みはモデルが学習した意味的関係を反映する。