GloVe与word2vec的区别，及GloVe的缺陷
GloVe与word2vec，两个模型都可以根据词汇的“共现co-occurrence”信息，将词汇编码成一个向量（所谓共现，即语料中词汇一块出现的频率）。两者最直观的区别在于，word2vec是“predictive”的模型，而GloVe是“count-based”的模型。具体是什么意思呢
1, Count-based VS Predictive
Predictive的模型，如Word2vec，要么根据context预测中间的词汇，要么根据中间的词汇预测context，分别对应了word2vec的两种训练方式cbow和skip-gram。对于word2vec，采用三层神经网络就能训练，最后一层的输出要用一个Huffuman树进行词的预测。（这一块有些大公司面试会问到，为什么用Huffuman树，大家可以思考一下）。
Count-based模型，如GloVe，本质上是对共现矩阵进行降维。首先，构建一个词汇的共现矩阵，每一行是一个word，每一列是context。共现矩阵就是计算每个word在每个context出现的频率。由于context是多种词汇的组合，其维度非常大，我们希望像network embedding一样，在context的维度上降维，学习word的低维表示。这一过程可以视为共现矩阵的重构问题，即reconstruction loss。(这里再插一句，降维或者重构的本质是什么？我们选择留下某个维度和丢掉某个维度的标准是什么？Find the lower-dimensional representations which can explain most of the variance in the high-dimensional data，这其实也是PCA的原理)。
2. 性能差别
两种方法都能学习词的向量表示，在real world application中，他们效果上有啥差别呢？
答案是performance上差别不大。
两个模型在并行化上有一些不同，即GloVe更容易并行化，所以对于较大的训练数据，GloVe更快。
3. GloVe的缺陷
4. python包
在英文上，glove for GloVe 和 gensim for word2vec是常用的训练词向量的python package，完全可以使用自己的训练语料训练词向量。当然，他们都提供了google news（英文）上训练好的词向量，大家完全可以下载下来，直接使用。对于中文的训练语料，可以使用sogou中文新闻语料。
5. reference