【正解: A】の理由
単語 embedding の代表的な性質である「意味の方向ベクトル」を示す例です。king - man + woman ≈ queen という関係性は、ベクトル空間において性別の意味軸が保たれていることを示し、word2vec 以降の embedding の表現力を象徴する古典例です。Azure OpenAI の text-embedding-3 系列でも同様の性質が観察されます。

【他選択肢が違う理由】

• B〜D: 意味的に無関係な単語で、ベクトル演算の結果と空間的に近接しません。