GloVe (original) (raw)
GloVe, coined from Global Vectors, is a model for distributed word representation. The model is an unsupervised learning algorithm for obtaining vector representations for words. This is achieved by mapping words into a meaningful space where the distance between words is related to semantic similarity. Training is performed on aggregated global word-word co-occurrence statistics from a corpus, and the resulting representations showcase interesting linear substructures of the word vector space. It is developed as an open-source project at Stanford and was launched in 2014. As log-bilinear regression model for unsupervised learning of word representations, it combines the features of two model families, namely the global matrix factorization and local context window methods.
| Property | Value |
|---|---|
| dbo:abstract | GloVe, coined from Global Vectors, is a model for distributed word representation. The model is an unsupervised learning algorithm for obtaining vector representations for words. This is achieved by mapping words into a meaningful space where the distance between words is related to semantic similarity. Training is performed on aggregated global word-word co-occurrence statistics from a corpus, and the resulting representations showcase interesting linear substructures of the word vector space. It is developed as an open-source project at Stanford and was launched in 2014. As log-bilinear regression model for unsupervised learning of word representations, it combines the features of two model families, namely the global matrix factorization and local context window methods. (en) GloVe, від англ. Global Vectors (глобальні вектори), — це одна з моделей для розподіленого представлення слів. Ця модель є алгоритмом спонтанного навчання для отримування векторних представлень слів. Це досягається відображенням слів до змістовного простору, в якому відстань між словами пов'язано з семантичною подібністю. Тренування виконується на аґреґованій глобальній статистиці попарної слів корпусу, а отримувані в результаті представлення демонструють цікаві лінійні підструктури векторного простору слів. Її розроблюють як відкритий проєкт у Стенфорді. Як логарифмічно-білінійна регресійна модель для спонтанного навчання представлень слів, вона поєднує властивості двох сімейств моделей, а саме, методів глобального розкладу матриць, та локального контекстного вікна. (uk) |
| dbo:wikiPageExternalLink | https://deeplearning4j.org/api/latest/org/deeplearning4j/models/glove/Glove.html http://nlp.stanford.edu/projects/glove/ https://web.archive.org/web/20190202154323/https:/deeplearning4j.org/api/latest/org/deeplearning4j/models/glove/Glove.html |
| dbo:wikiPageID | 49489032 (xsd:integer) |
| dbo:wikiPageLength | 3985 (xsd:nonNegativeInteger) |
| dbo:wikiPageRevisionID | 1076520592 (xsd:integer) |
| dbo:wikiPageWikiLink | dbr:Natural_language_processing dbr:ELMo dbr:Cosine_similarity dbr:Stanford_University dbr:Statistics dbr:FastText dbc:Computational_linguistics dbr:Co-occurrence dbr:BERT_(language_model) dbr:SpaCy dbr:Open-source_software dbr:Euclidean_distance dbr:Unsupervised_learning dbr:Word2vec dbr:Word_vector_space |
| dbp:date | 2019-02-02 (xsd:date) |
| dbp:url | https://web.archive.org/web/20190202154323/https:/deeplearning4j.org/api/latest/org/deeplearning4j/models/glove/Glove.html |
| dbp:wikiPageUsesTemplate | dbt:! dbt:Distinguish dbt:Reflist dbt:Short_description dbt:Webarchive dbt:Natural_Language_Processing |
| dct:subject | dbc:Computational_linguistics |
| rdf:type | owl:Thing |
| rdfs:comment | GloVe, coined from Global Vectors, is a model for distributed word representation. The model is an unsupervised learning algorithm for obtaining vector representations for words. This is achieved by mapping words into a meaningful space where the distance between words is related to semantic similarity. Training is performed on aggregated global word-word co-occurrence statistics from a corpus, and the resulting representations showcase interesting linear substructures of the word vector space. It is developed as an open-source project at Stanford and was launched in 2014. As log-bilinear regression model for unsupervised learning of word representations, it combines the features of two model families, namely the global matrix factorization and local context window methods. (en) GloVe, від англ. Global Vectors (глобальні вектори), — це одна з моделей для розподіленого представлення слів. Ця модель є алгоритмом спонтанного навчання для отримування векторних представлень слів. Це досягається відображенням слів до змістовного простору, в якому відстань між словами пов'язано з семантичною подібністю. Тренування виконується на аґреґованій глобальній статистиці попарної слів корпусу, а отримувані в результаті представлення демонструють цікаві лінійні підструктури векторного простору слів. Її розроблюють як відкритий проєкт у Стенфорді. Як логарифмічно-білінійна регресійна модель для спонтанного навчання представлень слів, вона поєднує властивості двох сімейств моделей, а саме, методів глобального розкладу матриць, та локального контекстного вікна. (uk) |
| rdfs:label | GloVe (en) GloVe (uk) |
| owl:differentFrom | dbr:Glove_(disambiguation) |
| owl:sameAs | wikidata:GloVe dbpedia-uk:GloVe https://global.dbpedia.org/id/29jrJ |
| prov:wasDerivedFrom | wikipedia-en:GloVe?oldid=1076520592&ns=0 |
| foaf:isPrimaryTopicOf | wikipedia-en:GloVe |
| is dbo:wikiPageRedirects of | dbr:GloVe_(Machine_learning) dbr:GloVe_(machine_learning) |
| is dbo:wikiPageWikiLink of | dbr:John_Rupert_Firth dbr:GloVe_(Machine_learning) dbr:GloVe_(machine_learning) dbr:FastText dbr:Attention_(machine_learning) |
| is foaf:primaryTopic of | wikipedia-en:GloVe |