本研究为提高南亚次大陆语言自然语言处理技术，发布了 18 种印第安语言 Wordnet 资源。这些资源是专家手工创建的，与普林斯顿 WordNet 连接。

Jan, 2022

本文研究使用同义词词典定义语言中的连接词汇，从而构建语言的概念网络，发现该网络具有小世界结构以及幂律连接特征，对语言学和认知科学具有借鉴意义。

Jun, 2002

通过统计分析单词关联、WordNet 和 Roget's thesaurus 三种语义网络的大规模结构，我们发现这些网络均具有小世界结构、幂律分布，而对于语义组织，这种结构不同于传统模型，我们提出一个简单的语义增长模型来解释这一现象并考虑了学习历史变量对行为表现的影响。

Oct, 2001

通过定量研究 Wordnet 数据库的语义网络结构，我们发现语义链接遵循自组织网络的幂率尺度不变行为，而多义词作为一个单词在语义网络中起到了联系不同含义的作用。包含多义链接会对语义图的组织产生深远的影响，形成了一个小世界，并呈现出高流量聚类（枢纽）代表抽象概念。因此，我们的结果表明，多义词组织具有紧凑和分类的表现形式，并可能解释多义词在各种语言中的普遍存在。

Jun, 2001

研究了 ConceptNet 定义的由 11 种不同语言的七个语义关系组成的语义网络的特性，发现它们普遍具有稀疏、高度聚集和幂律程度分布等基本属性，少数语言的语义网络由于语法规则的影响出现幂律分布中的峰值。此外，根据语义关系类型和语言不同，语义网络中连接的形成受不同原则的指导，利用语义网络中相似性和互补性知识，可以提高 NLP 算法中的缺失链接推断。

Apr, 2023

本文提出一种将不同语言的词汇网络进行链接的方法，可用于自然语言处理等知识性应用，能够在目标语言的候选词汇同义词集排名的前十位中为 60％的所有同义词集和 70％的名词同义词集检索出获胜的同义词集。

Jan, 2022

使用 ChainNet 这一词汇资源，该研究首次明确地识别了一个词的意义结构，并表明了 Open English Wordnet 中的名词意义是如何通过隐喻、转喻以及同音异义词进行联系的，从而创造了第一个基于隐喻与转喻的数据集。

Mar, 2024

本文介绍了一种与现代 NLP 技术（如单词嵌入）特别匹配的概念网路资源 ConceptNet 的新版本，它能够连接自然语言，改善它对单词意义的理解，同时对单词嵌入提供理解和应用，从而提高自然语言应用程序的性能。

Dec, 2016

本文重新访问了填补 WordNet 中同音异义词及多义词间差异的问题，并且利用语言模型对此进行了合成标注。

Dec, 2022

高质量的词网（WordNets）对于依赖此类资源的 NLP 应用程序来说非常重要。为了解决诸如词汇错误、缺失的释义和例句，以及语言形态和语义的不完善等问题，我们对阿拉伯语 WordNet 进行了重大修订，更新了超过 58% 的同义词集。通过添加缺失的信息和纠正错误，同时还扩展了词网结构，引入了新的元素：短语和词汇空缺，以应对语言多样性和不可翻译性的问题。

Mar, 2024