本论文研究多义词汇的表示，提出使用注意力机制将其集成到神经网络架构中，在逆向字典任务中获得更好的性能。实验结果表明，多义词汇在输入序列和目标表示方面的应用可以获得大幅度的提高。还提供了对意义分布和学习注意力的分析。

Apr, 2019

本文提出两种改进的解决方案，通过将上下文多义词嵌入视为噪声（去除）和通过生成聚类级别的平均锚嵌入以替换上下文多义词嵌入，提高了跨语言语境下上下文词嵌入对齐的微观性能，同时不会损害双语词汇表归纳任务的宏观性能；对于无监督对齐，我们的方法在双语词汇表归纳任务中显著提高了 10 多分。

Sep, 2019

本文介绍一种基于中餐馆过程的多义词嵌入模型，测试表明它在人类词语相似度判断方面取得了最先进的性能，并提出了一种管道式架构，用于将多义词嵌入结合到语言理解中，结果表明在某些任务（如词性标注、语义关系识别、语义相关性）中，多义词嵌入确实能够提高性能，但在其他任务（如命名实体识别、各种形式的情感分析）中却没有提高。

Jun, 2015

本研究详细介绍了一个基于丰富的单词嵌入的组成分布式框架，旨在促进句子中单词之间的交互，并使用环境中的句法信息来增强向量。研究结果表明，该框架在 MSRPar 任务上取得了具有代表性的结果。

Aug, 2015

该文提出了一种基于主题模型的 skip-gram 方法来学习多原型词嵌入，同时介绍了一种修剪嵌入的方法，用于代表每个主题中每个单词的概率表示， 并将我们的嵌入用于展示它们可以强烈地捕获上下文和词汇相似性，并优于各种最先进的实现。

Sep, 2019

提出一种新模型共同学习单词和语义嵌入，以解决现有方法无法区分单词不同含义的问题，利用大规模预料库和语义网络优化嵌入空间，并在各种任务中评估了该方法的优点。

Dec, 2016

本文介绍了一种简单的模型，它可以代表多义词的不同含义，有效地区分单词的语义，并保证计算效率。

Dec, 2014

我们开发了一种简单而有效的方法来学习单词意义嵌入。通过聚类相关单词的自我网络，我们的方法可以从现有的单词嵌入中引出一种意义库，并通过学习的意义向量标记上下文中的单词，从而产生了下游应用。实验表明，我们的方法的性能与最先进的无监督 WSD 系统相当。

Aug, 2017

本篇论文提出了一种新的方法，基于监督式消歧，为每个单词建立多个嵌入向量，从而针对字面意思和文本语境对不同主题进行消歧，以及在神经依赖分析上具有更好的错误率表现。

Nov, 2015

提出了一种名为 Most Suitable Sense Annotation (MSSA) 的新方法，它通过一种无监督技术来标注每个单词的特定含义，并考虑其上下文的语义效应，从而减轻了自然语言理解中多义性和同音异义词的问题，实现了语义表示方面的三个主要贡献，使用六个不同的基准模型进行 word similarity 测试，结果表明该方法能够产生最先进的结果，胜过了几个更复杂的先进系统。

Jan, 2021