共现矩阵在GloVe中的作用
1.构建共现矩阵
共现矩阵在GloVe中的第一步作用是构建。共现矩阵是一个统计工具，用于记录语料库中单词之间的共现频率。在GloVe中，共现矩阵的构建是基于统计每个单词与其相邻单词出现的次数。这个过程可以帮助我们理解哪些单词经常在一起出现，从而捕捉到单词之间的语义关系。
2.利用共现矩阵学习词向量
共现矩阵是GloVe模型学习词向量的基础。GloVe模型通过分析共现矩阵来捕捉单词之间的语义关系。具体来说，GloVe模型会使用滑动窗口遍历语料库，并在滑动窗口内更新termterm共现矩阵。这样，每个单词都会被赋予一个向量表示，这个向量能够捕捉到单词的一些语义特性，比如相似性、类比性等。
3.解决词向量表示的问题
共现矩阵在GloVe中的另一个重要作用是解决词向量表示的问题。传统的词向量表示方法，如onehot编码，存在的问题是维度太大且过于稀疏，这在做下游任务的时候不够方便。而共现矩阵提供了一个更加有效的向量表示方法，每一维都有含义——共现次数，因此这样的向量表示可以求词语之间的相似度。
4.充分利用全局的统计信息
GloVe模型的主要特点是充分利用了全局的统计信息。这是因为GloVe模型是基于共现矩阵和GloVe模型的学习词向量，而不是像Word2Vec那样基于窗口机制进行训练。通过全局的统计信息，GloVe模型能够更好地捕捉到单词之间的语义关系，从而提高词向量的质量。
综上所述，共现矩阵在GloVe模型中起到了至关重要的作用，它不仅帮助我们构建了词向量，还解决了词向量表示的问题，并充分利用了全局的统计信息。
