1.训练速度的基本理解
Word2vec和GloVe都是用于生成词向量的模型，它们的训练速度有所不同。一般来说，GloVe的训练速度比Word2vec要快。这是因为GloVe的结构比Word2Vec还要简单（，而且GloVe是基于全局词频统计(countbased&overall
statistics)的词表征(word
representation)工具，它可以把一个单词表达成一个由实数组成的向量，这些向量捕捉到了单词之间一些语义特性，比如相似性(similarity)、类比性(***ogy)等（。
2.训练速度的影响因素
Word2Vec的训练速度可能会受到多种因素的影响，包括语料库的大小、模型的复杂度、计算资源的可用性等。例如，如果语料库非常大，那么训练Word2Vec可能需要更多的时间。此外，Word2Vec的训练方法有两种，一种是cbow，一种是skipgram，其中skipgram的训练速度可能会慢一些（。
GloVe的训练速度相对较快，因为它是一个基于全局词频统计的模型，不需要像Word2Vec那样进行大量的迭代训练。GloVe直接对从语料库构建的巨大单词共现矩阵进行建模，因此它的训练速度更快（。
3.训练速度的实际应用
在实际应用中，如果训练时间和计算资源有限，那么GloVe可能是更好的选择，因为它可以在较短的时间内生成高质量的词向量。相反，如果有多余的计算资源，并且希望通过迭代训练来进一步优化词向量的质量，那么Word2Vec可能会是一个更好的选择（。
总的来说，从训练速度的角度来看，GloVe具有更高的效率，而Word2Vec的训练速度可能会受到更多的因素影响。在选择使用哪一种模型时，需要根据实际情况权衡训练速度和词向量质量的需求。
