glove: global vectors for word representation1
進行詞的向量化表示，使得向量之間盡可能多的蘊含語義和語法的資訊。
glove是乙個基於全域性詞頻統計（count-based & overall statistics）的詞表徵（word representation）工具，它可以把乙個單詞表達成乙個由實數組成的向量，這些向量捕捉到了單詞之間一些語義特性，比如相似性（similarity）、模擬性（analogy）等。我們通過對向量的運算，比如歐幾里得距離或者cosine相似度，可以計算出兩個單詞之間的語義相似性。
glove official document↩︎
與word2vec 原來word2vec那麼簡單
說到word2vec,它可謂非結構化資料裡面的佼佼者,尤其是在推薦和nlp當中,足以體現它的優勢所在,並且多年一直備受工業界喜愛.那麼word2vec到底是怎麼個原理的,發現身邊總是有很多人問,確不能準確的說出為什麼是兩個矩陣,到底是怎麼自動反向傳播的,以及對於softmax之後那麼大的維度資料,是...
載入GloVe模型和Word2Vec模型
1 google用word2vec預訓練了300維的新聞語料的詞向量googlenews vecctors negative300.bin，解壓後3.39個g。可以用gensim載入進來，但是需要記憶體足夠大。載入google訓練的詞向量 import gensim model gensim.mod...
word2vec 和 glove 模型的區別
2019 09 09 15 36 13 問題描述 word2vec 和 glove 這兩個生成 word embedding 的演算法有什麼區別。問題求解 glove global vectors for word representation 與word2vec，兩個模型都可以根據詞彙的 共現 c...