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| | ==== 总结与对比: ==== | | ==== 总结与对比: ==== |
| − | ·不同于 Word2Vec:Word2Vec 是基于预测任务(局部上下文窗口);而 GloVe 是基于矩阵分解(全局共现频率);
| + | * Word2Vec 是基于预测任务(局部上下文窗口),而 GloVe 是基于矩阵分解(全局共现频率); |
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| − | ·相比传统 LSA(SVD):GloVe 使用非线性权重函数,训练时不需要全局矩阵分解,更高效;
| + | * 相比传统 LSA(SVD),GloVe 使用非线性权重函数,训练时不需要全局矩阵分解,更高效; |
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| − | ·适合全局语义关系建模,尤其在大规模语料训练中表现优异;
| + | * GloVe适合全局语义关系建模,尤其在大规模语料训练中表现优异; |
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| − | ·支持线性类比关系,类似 Word2Vec(如“king - man + woman ≈ queen”)
| + | * GloVe支持线性类比关系,类似 Word2Vec(如“king - man + woman ≈ queen”) |
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| | === FastText === | | === FastText === |