我正在尝试不同的单词嵌入方法，以便选择最适合我的方法 . 我尝试过word2vec和FastText . 现在，我想试试Glove . 在word2vec和FastText中，有两个版本：Skip-gram（从单词预测上下文）和CBOW（从上下文预测单词） . 但是在Glove python包中，没有参数可以让你选择是否要使用skipg-gram或Cbow .
鉴于Glove与w2v的工作方式不同，我想知道：在使用The Glove方法时谈论skip-gram和cbow是否有意义？
提前致谢
不是，skip-gram和CBOW只是两个Word2vec模型的名称 . 它们是浅层神经网络，通过从单词预测上下文来生成单词嵌入，反之亦然，然后将隐藏层的输出视为向量/表示 . GloVe使用不同的方法，通过训练共生矩阵而不是局部上下文窗口来利用语料库的全局统计 .
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不是，skip-gram和CBOW只是两个Word2vec模型的名称 . 它们是浅层神经网络，通过从单词预测上下文来生成单词嵌入，反之亦然，然后将隐藏层的输出视为向量/表示 . GloVe使用不同的方法，通过训练共生矩阵而不是局部上下文窗口来利用语料库的全局统计 .