得到一個字的向量表示，能夠保留字之間共現次數相關的信息。
先得到一個語料庫的詞庫，然後計算一個字左邊窗口內和其共同出現的次數的數量，值與距離相反。每個字會映射到一個整數index，這個index就映射到向量的index。比如‘these’ 映射到index 10，則在 are 這個字的向量表示裏vec[10]就代表these出現在are的左邊的“次數”（在統計時，每發現一次vec[10]就增加 1/distance, distance是these和are的距離）。
這樣得到的矩陣是一個堆成矩陣，即these出現在are的左邊和are出現在these的右邊的次數相同。
然後用這個矩陣來訓練glove模型，得到一個文件，一行代表一個字的向量表示，且用空白分開，一行中的第一個字段爲具體的字，之後是這個字的向量表示。