本文主要是介绍初次理解GloVe及其与word2vec区别，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
GloVe: Global Vectors for Word Representation1
进行词的向量化表示，使得向量之间尽可能多的蕴含语义和语法的信息。
GloVe是一个基于全局词频统计（count-based & overall statistics）的词表征（word representation）工具，它可以把一个单词表达成一个由实数组成的向量，这些向量捕捉到了单词之间一些语义特性，比如相似性（similarity）、类比性（analogy）等。我们通过对向量的运算，比如欧几里得距离或者cosine相似度，可以计算出两个单词之间的语义相似性。
-
Glove与LSA、word2vec的比较
LSA（Latent Semantic Analysis）是一种比较早的count-based的词向量表征工具，它也是基于co-occurance matrix的，只不过采用了基于奇异值分解（SVD）的矩阵分解技术对大矩阵进行降维，而我们知道SVD的复杂度是很高的，所以它的计算代价比较大。还有一点是它对所有单词的统计权重都是一致的。而这些缺点在GloVe中被一一克服了。而word2vec最大的缺点则是没有充分利用所有的语料，所以GloVe其实是把两者的优点结合了起来。从这篇论文给出的实验结果来看，GloVe的性能是远超LSA和word2vec的，但网上也有人说GloVe和word2vec实际表现其实差不多。
-
详细探索
- 《GloVe详解》 ，此文理论功底较好，阅读友好
- 《GloVe: Global Vectors for Word Representation》，不管是谁的解读，本质都是源自这里
- 《论文分享–>GloVe: Global Vectors for Word Representation》 ，对论文的解读
- 《NLP︱高级词向量表达（一）——GloVe（理论、相关测评结果、R&python实现、相关应用）》
GloVe Official Document ↩︎
这篇关于初次理解GloVe及其与word2vec区别的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
