GloVe 詞嵌入模型
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Wayne
GloVe 是一種詞嵌入（word embedding）模型，透過 global co-occurence 統計來構建詞向量。與依賴 local context windows 的 Word2Vec 不同，GloVe 通過矩陣分解（matrix factorization）來捕捉詞語之間的整體統計關係。這種方法使 GloVe 能夠生成高質量的詞向量，有效地編碼語義和語法關係。本文將介紹 GloVe 的原理與訓練方法。
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Word2Vec 詞嵌入模型
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Word2Vec 是一種用於學習詞向量（word embeddings）的模型，透過神經網路將詞彙與其語義轉換為向量。Word2Vec 提供 CBOW 與 Skip-gram 兩種訓練方法，並透過 Negative Sampling 和 Subsampling 技術提升效率。本文章將介紹 Word2Vec 的基本原理與訓練方法。
