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GloVe模型_3分钟热情学NLP第9篇

3分钟热情学NLP第9篇，GloVe模型

GloVe的全称叫Global Vectors for Word Representation，它是一个基于全局词频统计（count-based & overall statistics）的词表征（word representation）工具，它可以把一个单词表达成一个由实数组成的向量，这些向量捕捉到了单词之间一些语义特性，比如相似性（similarity）、类比性（analogy）等。通过对向量的运算，比如欧几里得距离或者cosine相似度，可以计算出两个单词之间的语义相似性。

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。

实现步骤


glove实现步骤

参考：https://blog.csdn.net/coderTC/article/details/73864097

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