为期六天的ACL2024正在泰国曼谷举办。ACL是计算语言学和自然语言处理领域的顶级国际会议，由国际计算语言学协会组织，每年举办一次。一直以来，ACL在NLP领域的学术影响力都位列第一，它也是CCF-A类推荐会议。今年的ACL大会已是第62届，接收了400余篇NLP领域的前沿

带全局语料统计的跳元模型   GloVe模型  从条件概率比值理解GloVe模型 总结诸如词-词共现计数的全局语料库统计可以来解释跳元模型。交叉熵损失可能不是衡量两种概率分布差异的好选择，特别是对于大型语料库。GloVe使用平方损失来拟合预先计算的全局语料库

转载自https://zhuanlan.zhihu.com/p/58916233在上节，我们学习了词向量的两种训练方式：Skip-Gram和CBOW，都是通过句子中的某个单词去预测另一个单词。而本节，我们将学习第三种词向量的训练模型：GLOVE[1]。GLOVE模型是由斯坦福教授Manning、Socher等人于2014年提出的一种词向量训练模

随着NLP(自然语言处理)的最新进展，OpenAI的GPT-3已经成为市场上最强大的语言模型之一。2022年1月25日，OpenAI公布了一个embeddingendpoint(Neelakantanetal.，2022)。该神

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glove是用来生成词向量的，保存在一个txt格式的文件。glove.6B.XXXd.txt，中间XXX表示词向量的维度，截图如下：glove来源谷歌微软百度公司他们在大规模的语料上训练生成得