GloVe词嵌入方法通过对词频偏置和预测偏置进行建模和优化，从而解决了这两个问题。通过最小化成对单词共现频率的差异的平方和，GloVe能够从全局角度准确地捕获词语之间的语义关系，避免了频率偏置对词向量的影响。此外，通过使用对数线性模型，并引入权重函数，GloVe能够平衡不同共现频率的影响，有效地消除了预测偏置。因此，GloVe词嵌入方法通过全局捕获单词共现信息并平衡共现频率影响的方式，成功地解决了词频偏置和预测偏置的问题。