GloVe：基于共现矩阵的词向量

GloVe 从全局词共现统计出发训练词向量，与 Word2Vec 的局部上下文思路互补。它曾是词向量的另一主流方案，在多项任务上与 Word2Vec 各有胜负。

Word2Vec 与 GloVe 的对比很像两种学习方式：一个在大量具体句子中感悟（局部），一个先做全局统计再提炼规律（全局）。殊途同归，都在逼近同一个目标——把语言的意义映射到数学空间。

## 核心要点

图片来源：Openverse / Rain Rabbit（https://www.flickr.com/photos/37996583811@N01/8895324739）

1. GloVe 利用了语料库的全局统计信息。

2. 它训练一次即可，推理时不需要查上下文。

3. 在词类比与相似度任务上表现稳定。

4. 最终两者都被上下文相关的表示所取代。

图片来源：Openverse / Rick Bolin（https://www.flickr.com/photos/9242564@N07/6841816565）

## 写在最后

以上是关于「GloVe」的科普介绍。人工智能正在快速发展，相关概念和方法也在不断演进。希望本文能帮你建立对这一主题的基本认识。