Quais são as principais diferenças entre GloVe e word2vec?

As principais diferenças entre GloVe e word2vec estão relacionadas com a abordagem para treinar representações vetoriais de palavras:

• word2vec é um modelo preditivo que aprende a prever o contexto de uma palavra (CBOW) ou a palavra a partir do contexto (Skip-gram). Ele otimiza a probabilidade de ocorrência de palavras no contexto, usando uma abordagem de rede neural.

• GloVe é um modelo baseado na fatoração matricial de uma matriz global de relações entre palavras. Leva em consideração a estatística de co-ocorrência de palavras em todo o corpus, tentando aproximar o logaritmo da probabilidade de co-ocorrência de pares de palavras.

Assim, o word2vec foca no contexto local e na predição, enquanto o GloVe foca na estatística global das relações entre palavras. Na prática, o GloVe pode captar melhor as ligações semânticas globais, e o word2vec as dependências contextuais locais.

Exemplo de uso: para tarefas de busca semântica, pode-se escolher GloVe se a semântica global for importante, ou word2vec se o contexto de frases específicas for relevante.