【NLP入门教程】十四、GloVe词向量模型

介绍

GloVe（Global Vectors for Word Representation）是一种用于生成词向量的无监督学习算法，由斯坦福大学的研究团队开发。与其他词向量模型（如Word2Vec）相比，GloVe利用了全局词汇统计信息和局部词汇上下文的共现统计信息，能够更好地捕捉词语之间的语义关系。

GloVe模型的核心思想是通过最小化共现矩阵中词语向量之间的距离来学习词向量表示。它将词语之间的共现信息表示为一个稀疏的共现矩阵，然后通过对该矩阵进行因式分解来获得词向量。GloVe模型的训练过程是通过迭代优化来学习词向量的。

实施步骤

以下是使用GloVe生成词向量的一般步骤：

步骤 1: 数据预处理

在使用GloVe之前，需要对文本数据进行预处理。这包括分词、去除停用词、词干提取等。预处理可以使用常见的NLP库如NLTK或spaCy来完成。

import nltk
nltk.download('punkt')

from nltk.tokenize import word_tokenize
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