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==== 总结与对比： ====

==== 总结与对比： ====

子词增强表示能力：FastText 通过引入 n-gram，有效表示未登录词与形态变化词；

* FastText 通过引入 n-gram，有效表示未登录词与形态变化词；

面向多语言与拼写多样化语言（如芬兰语、德语）效果显著优于 Word2Vec；

* FastText 面向多语言与拼写多样化语言（如芬兰语、德语）效果显著优于 Word2Vec；

与 Word2Vec 相比：Word2Vec 只能对词表中出现过的词进行建模，FastText 可泛化到未出现的新词，具备更强的鲁棒性与泛化能力；

* Word2Vec 只能对词表中出现过的词进行建模，FastText 可泛化到未出现的新词，具备更强的鲁棒性与泛化能力；

与 GloVe 相比：GloVe 基于全局共现信息构建稠密表示，适合静态建模，FastText 基于局部上下文与子词结构，适合细粒度语义与动态扩展；

* GloVe 基于全局共现信息构建稠密表示，适合静态建模，FastText 基于局部上下文与子词结构，适合细粒度语义与动态扩展；

=== BERT 模型 ===

=== BERT 模型 ===