Model

优点

不足

Weighted?Words

·易于计算

·易于计算文档间相似度

·提取说明性词汇的basic?metric

·可以处理未知词

·不能捕获词语位置信息(句法)

·不能捕获词语意义（语义）

·常用词影响结果（am， is）

TF-IDF

·易于计算

·易于计算文档间相似度

·提取说明性词汇的basic?metric

·常用词不影响结果

·不能捕获词语位置信息（句法）

·不能捕获词语意义（语义）

Word2Vec

(Google, 2013)

·可以捕获词语位置信息(句法)

·可以捕获词语意义

·不能捕获词语多义性

·不能捕获语料库外的词汇

GloVe(Pre-Trained)

·可以捕获词语位置信息(句法)

·可以捕获词语意义

·在大规模语料库上训练

·不能捕获词语多义性

·不能捕获语料库外的词汇

·内存开销大

GloVe(Trained)

(stanford, 2014)

·词向量可快速捕获向量空间中的次线性关系（性能优于Word2vec）

·常用词权重低

·不能捕获词语多义性

·不能捕获语料库外的词汇

·内存开销大

·需要大规模语料库用语训练

FastText

(facebook, 2016)

·可以处理稀有词

·利用字符级别n-gram处理语料库外的词语

·不能捕获词语多义性

·内存开销大

·相比GloVe和Word2Vec，计算成本高

Contextualized

Word

Representations

(ELMo, NAACL18 Best Paper, 2018)

·可以捕获单词在文中的含义（结合上下文，处理一词多义）

·内存开销大

·显著提高下游任务性能，但计算成本高

·LSTM和feedforward?layers需要额外word?embedding

·不能捕获语料库外的词汇

·只处理句子或文本级别