https://nlp.stanford.edu/projects/glove/
我正在尝试使用 GloVe 来总结音乐评论，但我想知道哪个版本最适合我的项目。 “glove.840B.300d.zip”会因为它使用更多标记而给我更准确的文本摘要吗？或者也许 Wikipedia 2014 + Gigaword 5 比 Common Crawl 更具代表性？谢谢！
【问题讨论】：
标签： nlp deep-learning stanford-nlp
很遗憾，我认为没有人能给出比这更好的答案了：
“尝试几种选择，看看哪一种效果最好”
我见过使用 Wikipedia 2014 + Gigaword 100d 向量产生 SOTA 结果以进行阅读理解的工作。如果没有实验，很难确定哪个语料库更接近您的音乐评论集，或者更大维度的词嵌入会产生什么影响。
这只是随机建议，但我想我建议按以下顺序尝试：
100d 来自 Wikipedia+Gigaword 300d 来自 Wikipedia+Gigaword 普通爬行300天
您不妨在制作原型时从较小维度的嵌入开始，然后您可以尝试使用较大的嵌入，看看是否能提高性能。
本着促进其他小组工作的精神，我肯定会说你应该看看 AllenNLP 的这些 ELMo 向量：
他们看起来很有前途！
【讨论】：