Отличия между Word2vec, GloVe и FastText:

1. Word2vec использует два метода для расчёта векторных представлений слов: CBOW (предсказание слова на основании близлежащих слов) и Skip-gram (предсказание близлежащих слов на основании одного слова). 25 Векторное представление основывается на контекстной близости: слова, встречающиеся в тексте рядом с одинаковыми словами (а следовательно, имеющие схожий смысл), будут иметь близкие векторы. 5
2. GloVe извлекает семантику из матрицы совместной встречаемости слов. 4 Метод учитывает, что совместная встречаемость — это важная информация, и такая статистика полезна при создании векторных представлений слов. 4 Векторы слов группируются вместе на основе их глобальной схожести. 1
3. FastText работает на уровне символов: эмбеддинги слов получаются не напрямую, а через комбинацию векторов более низкого уровня. 4 Преимущество в том, что для обучения требуется меньше данных, поскольку слово само по себе становится контекстом, а значит, из текста можно извлечь ещё больше информации. 4

Выбор между этими алгоритмами зависит от конкретных требований и характеристик обрабатываемых данных. 8

Word2vec подходит для задач, где важно векторное представление слов основывается на контекстной близости. 5 Однако модель не учитывает, что слово может иметь различное значение в зависимости от контекста использования, и не очень хорошо обрабатывает неизвестные и редкие слова. 1GloVe обычно предпочтительнее Word2Vec, так как учитывает совместную встречаемость, а не полагается только на контекстную статистику. 1 Однако модель остаётся обученной на уровне слов и даёт немного данных о предложении и контексте, в котором слово используется. 1FastText полезен для обработки языков со сложной морфологической структурой, так как учитывает формы и вариации внутри слов. 8

Таким образом, выбор в пользу того или иного алгоритма зависит от конкретных задач и предпочтений пользователя.