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

通过深度语义网络来解决语义表达技术中单一代表多个意思的缺陷，提出了一种高覆盖率、能够准确表示不常见词义的技术，并在六个数据集上取得了最先进的结果。

Aug, 2016

本文探讨使用无监督学习的方法，通过单词嵌入在词向量空间内学习语义相似性，以实现对文本分类任务的性能优化。研究发现，使用领域特定的词嵌入可以提高分类性能。

May, 2017

该研究提出了一种统计方法来揭示密集词嵌入中的潜在语义结构，并引入了一个新的数据集（SEMCAT），其中包含超过6500个在110个类别下语义分组的单词。研究还提出了一种量化词嵌入可解释性的方法，这是一种实用的替代方法，不需要人为干预。

Nov, 2017

本论文总结了词嵌入表示领域的广泛研究，概括了 16 种内在方法和 12 种外在方法，提出了一种方法分类并讨论了一些关键挑战。

Jan, 2018

此研究综述了分布式语义表示的理论背景，介绍了从单词级别向更精细的词义级别转化的方法，并提供了对两种主要分支进行的广泛技术概述；最终，对其重要方面进行了分析与评估。

May, 2018

利用语境嵌入表示的词义表征，基于WordNet全覆盖创造了意义级别嵌入，并不依赖于显式知识或任务特定建模，从而实现了前所未有的词语消歧性能提升。

Jun, 2019

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

本文介绍了一种名为Context Derived Embeddings of Senses (CDES)的方法，它从上下文嵌入中提取感官相关信息，并将其注入到静态嵌入中，以创建特定于感官的静态嵌入。实验结果表明，CDES能够准确地学习感官特定的静态嵌入，具有与当前最先进的感官嵌入相当的性能。

Oct, 2021

揭示了上下文化单词嵌入的一些特征，包括上下文中单词意思的变化程度，单词在不同上下文中的一致性，以及单词位置偏差的影响，并提出一种减轻这种偏差的简单方法。

Aug, 2022