GloVe（Global
Vectors
for
Word
Representation）是一种常用的词向量训练方法，相较于其他词向量模型，它具有以下优势：
1.利用全局统计信息
GloVe模型能够更好地利用全局统计信息，这使得它在训练速度上更快于局部窗口共现信息的模型，如word2vec。这意味着GloVe可以在更短的时间内处理大量的数据，这对于处理大规模语料库的自然语言处理任务来说是非常有利的。
2.语义效果较好
尽管GloVe使用了全局信息，但它仍然保留了局部窗口共现信息，因此在保持训练速度的同时，它的语义效果略好于仅仅依赖局部窗口信息的word2vec模型。这意味着GloVe生成的词向量不仅能够很好地捕捉词语之间的全局关系，也能够体现出词语之间的局部语义联系。
3.对于未登录词表现更好
在一项研究中，GloVe在对于未登录词多的句子表现更好。未登录词是指没有在词典中注册的词汇，这类词汇在自然语言处理任务中占据了很大的比重。GloVe能够更好地处理这些词汇，说明它具有更强的泛化能力。
4.结合全局矩阵分解和局部上下文窗口方法的优点
GloVe模型结合了全局矩阵分解和局部上下文窗口方法的优点。它只训练单词单词共现矩阵中的非零元素，而不是整个稀疏矩阵或单个上下文窗口的大型语料库，从而有效地利用统计信息。此外，GloVe生成的向量空间具有意义的子结构，这使得它在单词类比任务中的性能达到了75%，并且在相似性任务和命名实体识别方面也优于相关模型。
5.更好的处理共现频率
GloVe模型能够平等地权衡所有共现，即使是那些很少或从未发生的共现。这种很少的共现可能是噪声，但是GloVe通过合适的模型设计，能够在一定程度上降低噪声的影响。
总的来说，GloVe词向量的优势在于其高效的训练速度、较强的语义表达能力、较好的泛化能力和对未登录词的有效处理。这些优势使得GloVe在各种自然语言处理任务中都能取得良好的表现。
