GloVe模型的全球信息利用
GloVe模型是一种基于全局统计信息的词向量模型，它有效地利用了全局的统计信息，同时也考虑了局部的上下文信息。以下是GloVe模型如何利用全球信息的具体解释：
GloVe模型首先基于语料库构建词的共现矩阵，这个矩阵记录了每个词与其他词的共现频率。例如，对于一个包含多个句子的语料库，可以统计每个词在其上下文窗口内的出现次数，从而得到一个非零元素表示词间共现关系的矩阵。
在共现矩阵的基础上，GloVe模型引入了共现概率的概念。共现概率反映了单词j在单词i的上下文中的出现概率，它是共现矩阵中对应元素的比值。通过共现概率，GloVe模型能够捕捉到单词之间的全局统计信息。
GloVe模型的核心思想是通过分析每个词与其探测词的共现概率比值，来获得词之间的关系。例如，如果有一个探测词k，它与某个目标词i相关而与另一个目标词j无关，那么i和j的共现概率比值\(\frac{P_{ik}}{P_{jk}}\)将会反映出这种关系。这种分析方式充分利用了语料库中的全局信息。
基于上述分析，GloVe模型设计了一个损失函数，该函数的目标是使词向量之间的内积能够准确地反映单词之间的共现概率比值。这意味着，在训练过程中，GloVe模型不仅关注每个词本身的共现频率，还关注每个词与其他词的共现关系，从而实现了全局信息的有效利用。
通过上述步骤，GloVe模型能够在捕捉局部上下文信息的同时，充分利用全局统计信息，从而生成的词向量在多种自然语言处理任务中表现出良好的性能。
