---
generated_at: 2026-02-02 10:45:00
metrics:
  claims_total: 18
  claims_with_evidence: 17
  claims_without_evidence: 1
confidence_derived: 0.94
---

# 根拠レポート：20-埋め込み層（Embedding Layers）

## 本レポートについて

### 目的
本レポートは、生成された設計書・ドキュメントの信頼性を検証し、人間レビュアーが効率的にレビューできるようにすることを目的としています。

### チェック方法
以下の観点でドキュメントの内容（Claim：主張）を検証しています：

1. **根拠の有無確認**：各主張に対して、ソースコード・既存設計書・要件定義書などの根拠（Evidence）が存在するか
2. **根拠との整合性**：主張の内容が根拠と矛盾していないか
3. **網羅性**：参照すべき情報源を適切にカバーしているか

### 信頼度スコアの算出
- **confidence_derived** = 根拠あり件数 / 総主張件数
- 状態「○」：根拠あり、「△」：根拠不足または要確認

### 本レポートの使い方
1. まず「サマリー」で全体の信頼度と優先レビュー項目を確認
2. 「Claims と根拠の対応」で △ の項目を重点的にレビュー
3. 「不足情報」で補完が必要な情報源を確認

---

## 1) サマリー（まず見るところ）
- 総合信頼度（derived）：**0.94**
  - 根拠あり：17 / 18、根拠なし：1
- 優先レビュー（高）
  1. **embedding_lookup_v2の内部実装**：embedding_ops.pyは未読み込み

## 2) 参照した情報（Evidence一覧）

- E-01: `tensorflow/python/keras/layers/embeddings.py` 全体（213行）
- E-02: `tensorflow/python/keras/layers/embeddings.py` 29-102行目 Embeddingクラスdocstring
- E-03: `tensorflow/python/keras/layers/embeddings.py` 104-143行目 __init__
- E-04: `tensorflow/python/keras/layers/embeddings.py` 145-154行目 build
- E-05: `tensorflow/python/keras/layers/embeddings.py` 156-159行目 compute_mask
- E-06: `tensorflow/python/keras/layers/embeddings.py` 161-183行目 compute_output_shape
- E-07: `tensorflow/python/keras/layers/embeddings.py` 185-194行目 call
- E-08: `tensorflow/python/keras/layers/embeddings.py` 196-212行目 get_config
- E-09: 機能一覧.csv No.20の定義

## 3) Claims と根拠の対応（レビューの主戦場）
| Claim ID | 主張 | Evidence | 状態 |
|---|---|---|---|
| C-01 | Embeddingは正の整数から密ベクトルへの変換 | E-02 (30行目) | ○ |
| C-02 | モデルの最初のレイヤーとしてのみ使用可能 | E-02 (34行目) | ○ |
| C-03 | input_dim/output_dimは正の整数が必要 | E-03 (119-122行目) | ○ |
| C-04 | デフォルト初期化はuniform | E-03 (107行目) | ○ |
| C-05 | autocast=False設定 | E-03 (132行目) | ○ |
| C-06 | TF1でdtype未指定時にfloatx()を設定 | E-03 (123-127行目) | ○ |
| C-07 | build時にembeddings重み（input_dim x output_dim）を作成 | E-04 (147-153行目) | ○ |
| C-08 | experimental_autocast=Falseで重みを作成 | E-04 (153行目) | ○ |
| C-09 | compute_maskでmask_zero=Trueなら inputs!=0 | E-05 (157-159行目) | ○ |
| C-10 | call時にint32/int64でなければint32にキャスト | E-07 (186-188行目) | ○ |
| C-11 | embedding_lookup_v2で埋め込み検索 | E-07 (189行目) | ○ |
| C-12 | 混合精度時に出力をcompute_dtypeにキャスト | E-07 (190-193行目) | ○ |
| C-13 | input_length指定時のcompute_output_shape | E-06 | ○ |
| C-14 | get_configでシリアライズ可能な設定辞書を生成 | E-08 | ○ |
| C-15 | GPU上にデフォルト配置 | E-02 (81-97行目 docstring) | ○ |
| C-16 | mask_zero=True時index 0は語彙に使用不可 | E-02 (67-69行目) | ○ |
| C-17 | Flatten->Denseにはinput_lengthが必要 | E-02 (70-73行目) | ○ |
| C-18 | embedding_lookup_v2はGather操作として実装 | **根拠なし** | △ |

## 4) 不足情報（Unknown / Missing）
- C-18: embedding_ops.pyのembedding_lookup_v2の内部実装は未読み込み
  - 候補：`tensorflow/python/ops/embedding_ops.py`

## 5) リスクフラグ（レビュー観点）
- 0: 低リスク - Embeddingレイヤーの全てのメソッドはソースコードで確認済み

## 6) レビュアーチェックリスト（最小）
- [ ] embedding_lookup_v2の内部実装が正確に記述されているか確認
- [ ] mask_zeroとRNNレイヤーの連携動作を確認
- [ ] 大規模埋め込みでのメモリ使用量の注意事項が適切か確認
