---
dataset_info:
- config_name: 42B
  features:
  - name: word
    dtype: string
  - name: vector
    list: float32
  splits:
  - name: 300d
    num_bytes: 2332012426
    num_examples: 1917494
  download_size: 2332049667
  dataset_size: 2332012426
- config_name: 6B
  features:
  - name: word
    dtype: string
  - name: vector
    list: float32
  splits:
  - name: 50d
    num_bytes: 86156474
    num_examples: 400000
  - name: 100d
    num_bytes: 166156474
    num_examples: 400000
  - name: 200d
    num_bytes: 326156474
    num_examples: 400000
  - name: 300d
    num_bytes: 486156474
    num_examples: 400000
  download_size: 1063792425
  dataset_size: 1064625896
- config_name: 840B
  features:
  - name: word
    dtype: string
  - name: vector
    list: float32
  splits:
  - name: 300d
    num_bytes: 2670329198
    num_examples: 2196017
  download_size: 2672066809
  dataset_size: 2670329198
- config_name: twitter27B
  features:
  - name: word
    dtype: string
  - name: vector
    list: float32
  splits:
  - name: 25d
    num_bytes: 141330891
    num_examples: 1193514
  - name: 50d
    num_bytes: 260682291
    num_examples: 1193514
  - name: 100d
    num_bytes: 499385091
    num_examples: 1193514
  - name: 200d
    num_bytes: 976790691
    num_examples: 1193514
  download_size: 1866400394
  dataset_size: 1878188964
configs:
- config_name: 42B
  data_files:
  - split: 300d
    path: 42B/300d-*
- config_name: 6B
  data_files:
  - split: 50d
    path: 6B/50d-*
  - split: 100d
    path: 6B/100d-*
  - split: 200d
    path: 6B/200d-*
  - split: 300d
    path: 6B/300d-*
- config_name: 840B
  data_files:
  - split: 300d
    path: 840B/300d-*
- config_name: twitter27B
  data_files:
  - split: 25d
    path: twitter27B/25d-*
  - split: 50d
    path: twitter27B/50d-*
  - split: 100d
    path: twitter27B/100d-*
  - split: 200d
    path: twitter27B/200d-*
---


# GloVe Pre-trained Word Vectors

该仓库将 GloVe（Global Vectors for Word Representation）预训练词向量整理为 Hugging Face Dataset。每个配置对应一套官方发布语料，每个 split 名称表示词向量维度。

## 配置

| Config | 语料 | Split / 维度 | 词表大小 |
| --- | --- | --- | ---: |
| `6B` | Wikipedia 2014 + Gigaword 5 | `50d`, `100d`, `200d`, `300d` | 400,000 |
| `42B` | Common Crawl 42B tokens | `300d` | 1,917,494 |
| `840B` | Common Crawl 840B tokens | `300d` | 2,196,017 |
| `twitter27B` | Twitter 27B tokens | `25d`, `50d`, `100d`, `200d` | 1,193,514 |

全部配置的下载大小合计约为 7.9 GB。只需加载所需配置和维度，无需下载其他向量。

## 字段说明

每行表示一个 token 及其词向量：

- `word`：原始词表中的 token。
- `vector`：对应的 `float32` 向量；长度由 split 名称决定。

例如，`6B` 配置的 `100d` split 中，每个 `vector` 包含 100 个浮点数。

## 加载数据

加载 `6B` 的全部维度：

```python
from datasets import load_dataset


dataset = load_dataset("wliafe/glove", "6B")
print(dataset)
print(dataset["50d"][0])
```

只加载一个维度：

```python
from datasets import load_dataset


vectors = load_dataset(
    "wliafe/glove",
    "twitter27B",
    split="100d",
)

print(vectors.features)
print(vectors[0]["word"])
print(len(vectors[0]["vector"]))
```

其他配置示例：

```python
from datasets import load_dataset


glove_42b = load_dataset("wliafe/glove", "42B", split="300d")
glove_840b = load_dataset("wliafe/glove", "840B", split="300d")
```

## 查询词向量

`Dataset.filter()` 可以直接查找少量 token，但它会扫描整个 split：

```python
from datasets import load_dataset


vectors = load_dataset("wliafe/glove", "6B", split="50d")
matches = vectors.filter(lambda row: row["word"] == "king")

if len(matches) == 0:
    raise KeyError("king 不在词表中")

king_vector = matches[0]["vector"]
print(len(king_vector))
```

频繁查询时，建议一次性建立 token 到行号或向量的索引，并根据内存容量选择所需配置。大型配置不适合无条件转换为完整的 Python 字典。

## 使用说明

- token 的大小写、标点和分词形式沿用原始 GloVe 文件。
- 不同配置的词表互不保证一致。
- split 名称是向量维度，不是训练集或测试集划分。
- 向量以 `float32` 保存。

## 引用

如果该数据集对你的研究有帮助，请引用 GloVe：

```bibtex
@inproceedings{pennington2014glove,
  title={GloVe: Global Vectors for Word Representation},
  author={Pennington, Jeffrey and Socher, Richard and Manning, Christopher D.},
  booktitle={Proceedings of the 2014 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP)},
  pages={1532--1543},
  year={2014}
}
```

原始向量、语料说明和使用条款请以 [GloVe 官方项目页面](https://nlp.stanford.edu/projects/glove/) 为准。