如果说FastText的词向量在表达句子时候很在行的话，GloVe在多义词方面表现出色，那么wordRank在相似词寻找方面表现地不错。
其是通过Robust Ranking来进行词向量定义。
相关paper：WordRank: Learning Word Embeddings via Robust
Ranking
相关博客：https://rare-technologies.com/wordrank-embedding-crowned-is-most-similar-to-king-not-word2vecs-canute/?from=singlemessage&isappinstalled=0#
查询king关键词，WordRank 、 word2vec、fastText三者效果对比：
WordRank 、fastText都相对比较精准“crowned”、“throne”，而不是word2vec的“Canute”
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1、wordRank，与 word2vec、fastText三者对比
来源博客：《WordRank embedding: “crowned” is most similar to “king”, not word2vec’s “Canute”》
根据Ranking算法得到的wordRank，与 word2vec、fastText三者对比
在不同的项目需求上，有着不同的训练精度，在句法表达上，fastText更好，而在单个词语的相似性等内容表达上wordRank是三者中最好的。
同时随着数据量的增加精度呈现增长的趋势。
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2、wordRank，与 word2vec、GloVe三者对比
来源paper：WordRank: Learning Word Embeddings via Robust Ranking
（1）精度
左图使用数据：WS-353 word similarity benchmark
右图使用数据：Google word analogy benchmark
从两个数据集的效果来看，wordRank效果极佳
（2）词类比与词相似比较
相似词的寻找方面极佳，词类比方面不同数据集有不同精度。
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高级词向量三部曲：
1、NLP︱高级词向量表达（一）——GloVe（理论、相关测评结果、R&python实现、相关应用）
2、NLP︱高级词向量表达（二）——FastText（简述、学习笔记）
3、NLP︱高级词向量表达（三）——WordRank（简述）
4、其他NLP词表示方法paper:从符号到分布式表示NLP中词各种表示方法综述
