近年の単語埋め込みモデルは，類推課題において様々な意味課題，中でも類推課題において高い正答率を持つことが示されてきた．この高正答率の理由としては，モデルが構成する単語ベクトルの内積が，自己相互情報量（PMI）で重み付けされた共起頻度を近似するためである，という説明がなされ，そのためPMI行列が類推課題に重要な情報を有していると考えられてきた．しかしこの説明は，PMI自体が類推と関連付けられていないため，類推課題に関する高正答率に対する説明としては不十分である．本稿では類推課題に対する共起行列の重要性を更に探るため，元の共起頻度行列の構造をPMIよりも保つ対数共起頻度行列について，類推課題の正答率を比較した．実験の結果として，対数共起頻度行列（logreq）はPMI行列に迫る精度で課題に回答可能であり，logfreqにSVDを施した場合には他の手法を超える精度を示すことが分かった．この結果はPMI行列が類推課題に高正答率を得る上で必要ではないこと，また対数共起頻度行列は，PMIに対して元の行列の性質を保存することから，元の共起行列の性質を分析することが重要であることを示唆する．
