Global Vectors forWord Representation
Posted jethu
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了Global Vectors forWord Representation相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
参考论文： GloVe: Global Vectors forWord Representation
参考博客：https://blog.csdn.net/coderTC/article/details/73864097
理解GloVe模型：
glove 模型类似于word2vec模型，都是一种词的全局向量的表示方法。
- 模型目标：进行词的向量化表示，使得向量之间尽可能多地蕴含语义和语法的信息。
- 输入：语料库
- 输出：词向量
- 方法概述：首先基于语料库构建词的共现矩阵，然后基于共现矩阵和GloVe模型学习词向量。
我的理解是skip-gram、CBOW每次都是用一个窗口中的信息更新出词向量，但是Glove则是用了全局的信息（共现矩阵），也就是多个窗口进行更新
以上是关于Global Vectors forWord Representation的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章