GloVe Embeddings — Global Vectors for Word Representation

GloVe (Global Vectors for Word Representation) एक स्टैटिक वर्ड-एम्बेडिंग मॉडल है जिसे Pennington, Socher और Manning (2014) द्वारा प्रस्तुत किया गया था, जो पूरे कॉर्पस में एकत्र किए गए वैश्विक शब्द-शब्द सह-घटना आँकड़ों से सीधे शब्द वेक्टर सीखता है। परिणामी वेक्टर अर्थगत रूप से संबंधित शब्दों को एक साथ रखते हैं और सिमेंटिक एनालॉजी कार्यों पर मज़बूती से प्रदर्शन करते हैं।