glove训练中文词向量

要训练中文的词向量，可以使用类似于GloVe的算法，如Word2Vec和FastText。这些算法可以处理中文语料库，并生成对应的词向量。

一般来说，要训练中文的词向量，需要先使用一个中文分词器将语料库进行分词。然后，使用Word2Vec或FastText算法对分好词的语料库进行训练。

具体的步骤如下：

1. 准备中文语料库，可以使用维基百科、新闻网站或其他中文文本。

2. 使用中文分词器对语料库进行分词，得到分好词的文本。

3. 使用Word2Vec或FastText算法对分好词的文本进行训练，生成对应的词向量。

4. 可以使用已有的工具，如gensim或TensorFlow，来进行训练和使用词向量。

需要注意的是，中文的分词比较复杂，需要使用专门的中文分词器，如jieba或Stanford CoreNLP。另外，训练词向量需要大量的计算资源和时间，需要使用高性能计算机或云计算服务。