GloVe（Global Vectors for Word Representation）是一种词向量模型，它可以将单词映射到向量空间中，使得相似的单词在向量空间中距离更近。本教程将简要介绍GloVe的基本原理和使用方法。

基本原理

GloVe模型通过以下步骤生成词向量：

  1. 语料库收集：收集大量的文本数据，用于训练模型。
  2. 词汇表构建：从语料库中提取所有出现的单词，构建词汇表。
  3. 词频统计：对词汇表中的单词进行词频统计，并设置词频阈值，将低频词剔除。
  4. 矩阵分解：使用矩阵分解技术（如奇异值分解）将词汇表转换为词向量。

使用方法

以下是一个简单的GloVe使用示例：

import gensim

# 下载预训练的GloVe模型
model = gensim.models.KeyedVectors.load_word2vec_format('glove.6B.100d.txt', binary=False)

# 获取单词的向量表示
vector = model['king']

# 计算单词相似度
similar_words = model.most_similar('king', topn=10)

扩展阅读

想了解更多关于GloVe的信息，可以参考以下链接：

GloVe Word Vector