果断同意小姜老师的来信以及通讯作者的要求，同时，莫浩波装作纯真的二逼青年，很中二地来了句:我一定会成为最牛的计算机科学家的！
    回了邮件，还不等小姜老师回邮件，莫浩波又投入了文本生成词向量的另一个工具，glove方法的实验以及论文的编写。
    数据集是有了的，上次论文的数据就好，方便快捷，而且好比较。
    代码也是现成的，前世，菜鸟如莫浩波，对于各种算法等，都要好好看看，简单的就是自己用ython实现，复杂的呢，就是clone开源实现了。
    好习惯呀，便宜了现在的莫浩波，换换数据集，调调参数，优秀的实验数据就出来了，果然，模仿才是最省力的。
    三个小时过去了，五个中小规模的数据集也跑完了，在现有的公开的算法上，词语相似度，分类，命名实体提取等任务上，都优秀于初版的词向量工具rd2vec，部分比莫浩波提出的负采样方法等差些罢了。
    忽略这个小缺点，glove仍然不失为一种好方法，尤其是对于机器学习、以及急于和美国竞争的中国人来说，中国，确实需要一些引领世界的大牛了！
    修改了一下斯坦福大学教授在14年发表的glov
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