本文探讨了视觉图像和语言语义的组合结构问题，并提出了一些方法，如 WinogroundVQA, Syntactic Neural Module Distillation, Causal Tracing for Image Captioning Models,Syntactic MeanPool 和 Cross-modal Attention Congruence Regularization，以提高这种组合结构的能力。

May, 2023

本文提出了一种基于图形表示的模型，并演示了我们不仅可以跨文档检索语义相似的信息，而且我们生成的嵌入空间也捕获了有用的语义信息，类似于仅适用于文本序列的语言模型。

Feb, 2022

本文提出了一种新的基于阈值的语义文本表示方法，并结合机器学习算法应用语义和词汇特征对文本 - 假设对进行分类，该技术有效地丰富了文本的语义信息，在文字蕴涵分类任务中在意义理解方面的表现明显优于已知方法

Oct, 2022

本文介绍了用于语义分析和量化科学短文本的计算方法，以及如何将它们标准化为代表科学专业类别的向量，并使用统计分析确定最适当的 “含义” 的尺寸，从而建立了文本含义的几何表示。

May, 2022

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

介绍了一种适用于高级自然语言处理的句子向量编码框架，该框架可以从编码器 - 解码器模型中提取具有相似向量表示的常见语义信息的句子 latents 表示。我们将句子表示的应用用于两个不同的任务 -- 句子复述和段落摘要，使其适用于常用的循环框架处理文本。实验结果有助于深入了解向量表示适用于高级语言嵌入。

Sep, 2018

本文研究了基于图神经网络的文本分类任务，提出了一种新的分层图神经网络模型（HieGNN），其在词级别、句子级别和文档级别分别提取相应的信息。实验结果表明与几个基准方法相比，我们的模型能够从样本中获得更多有用的分类信息。

Sep, 2022

本文提供了一种用于实现分布式语义中语义合成模型的矢量空间的具体方法，实现方法基于结构化向量空间及张量积原理，将所有句子的语义矢量存在同一向量空间，并将提出的句子空间设置为两个名词空间的张量积，并通过它们的向量内积来比较句子的语义。

Dec, 2010

通过深度度量学习进行后处理可以提高神经语言模型中语义相似度推断的效果，并将层次拟合用于建模 IS-A 层次中的语义相似性细微差别。

Oct, 2022

文章介绍了一种可以精确和控制地针对句向量中的组合含义信息的方法，利用一个专门的句子生成系统，创建遵循特定句法、语义和词汇约束条件的带注释的大型句子集。实验表明，这种方法能够从多种现有的句子表示模型中提取有用的信息，有助于理解这些系统对句子信息的捕获能力。

Sep, 2018