One major deficiency of most semantic representation techniques is that they
usually model a word type as a single point in the semantic space, hence
conflating all the meanings that the word can have. Addressing this issue by
learning distinct representations for individual meanings o
本篇研究通过使用大规模手动 Wikipedia 注释和词义，建立了一个新的数据集，其中将来自不同单词的词意通过语义类别相互关联。在此基础上，提出了一种新型的嵌入内容诊断测试方法，并通过将嵌入分类为语义类别进行嵌入空间分析。主要结论是：(i) 单向量嵌入通常很好地表现出词义的信息，但多义词的罕见含义对单向量嵌入的负面影响很小，对依赖于常见含义的自然语言处理应用的性能没有影响。