GloVe 词嵌入方法的局限性在于无法捕捉词汇的多义性和上下文的语义信息。此外，GloVe 方法在处理短语、命名实体和专有名词时效果不佳。改进的空间包括引入上下文感知的词嵌入方法，如BERT、ELMo 和GPT 等，这些模型能够更好地捕捉单词的多义性和上下文信息，并提高对短语和专有名词的理解能力。另外，可以结合传统的分布式词向量和上下文感知的词向量，利用集成学习的方法得到更全面的词嵌入表示。