Word2Vec 和 GloVe 是创建词嵌入的技术，词嵌入是词语的数值表示，用于捕捉词语的含义和关系。这些嵌入将词语映射到高维向量空间中，其中相似的词语彼此位置更接近。这两种方法都分析大型文本语料库，但使用不同的策略来学习这些表示。
Word2Vec 使用神经网络进行操作，这些网络经过训练可以根据词语的上下文预测词语。它有两种架构：连续词袋模型 (CBOW) 和 Skip-Gram 模型。CBOW 从其周围的上下文词预测目标词（例如，从“The ___ sat on the mat”猜测“cat”），而 Skip-Gram 则相反，从目标词预测上下文词。例如，给定“cat”，模型学习预测附近的词语，如“sat”或“mat”。在训练过程中，模型会调整词向量以最小化预测误差，从而使具有相似上下文的词语产生相似的向量。例如，“king”和“queen”可能在向量空间中距离很近，因为它们出现在类似的上下文（例如，“royal”或“throne”）中。
GloVe (Global Vectors for Word Representation) 采用不同的方法，它利用整个语料库中的全局词语共现统计信息。它构建一个矩阵，其中每个条目表示两个词语在特定窗口内一起出现的频率（例如，“ice”和“solid”可能频繁共现）。然后，GloVe 对该矩阵进行分解，以生成保留这些统计关系的嵌入。关键思想是两个词向量的点积应该近似于它们共现概率的对数。例如，如果“water”和“liquid”经常一起出现，它们的向量将被调整以反映这种关系。与处理局部上下文窗口的 Word2Vec 不同，GloVe 使用聚合的全局数据，可以捕捉更细微的语义和句法模式。
主要区别在于它们的训练目标和数据使用。Word2Vec 通过预测任务侧重于局部上下文模式，使其适用于大型数据集，但可能遗漏更广泛的趋势。GloVe 明确建模全局共现统计信息，可以更好地捕捉类比等关系（例如，“king - man + woman ≈ queen”）。然而，这两种方法都需要仔细调整——Word2Vec 需要选择窗口大小和负采样等参数，而 GloVe 则依赖于构建准确的共现矩阵。开发人员通常根据任务需求在两者之间进行选择：Word2Vec 更适合增量训练，而当全局统计信息至关重要时，GloVe 可能表现更好。