GloVe（Global Vectors for Word Representation）是一種用於生成詞向量（word embedding）的無監督學習算法，由史丹福大學的研究團隊於2014年提出。該模型結合了全局語言統計信息和局部上下文視窗信息，以產生更好的詞向量表示。以下是GloVe模型的相關介紹：
原理。GloVe模型認為，詞彙的語義關係可以通過詞彙對共現統計信息的比率來刻畫。共現矩陣記錄了在大規模語料庫中單詞對的共現頻率，其中行和列分別代表單詞的上下文和目標單詞。GloVe模型的目標是學習到一組詞向量，使得這些向量的內積與對應單詞的共現機率成正比。
實現步驟。GloVe模型的實現主要分為三步：構建共現矩陣、詞向量和共現矩陣的近似關係、構造損失函式。
優點。GloVe模型在捕捉詞彙之間的全局語義關係方面表現良好，同時減少了詞彙向量的維度，提高了模型的魯棒性。
缺點。GloVe模型在處理大規模語料庫時可能會比較耗時。
以上是GloVe模型的相關介紹，希望對你有所幫助。