使用聚类方法基于词向量的语言模型，在一个更高语义空间中依据文本回归的特征表现显著优于之前的技术方案，同时具备与文档长度变化相关性自适应的能力。

Sep, 2017

本文旨在通过将语言学特征与深度学习模型相结合，评估阅读难度，发现在足够的训练数据下，使用语言学特征并不能提高深度学习模型的性能。

May, 2020

本研究对自动网络暴力检测的 Formspring 数据集进行了语言预处理和特征密度分析，并探索了使用不同语言支持嵌入来训练卷积神经网络的新方法，证实了神经网络在网络暴力检测中的有效性和分类器性能与特征密度的相关性。

Jun, 2022

本文研究了自动论文评分中预测整体得分的多种方法，包括预训练的神经网络模型、连贯性模型和混合模型。提出了一种新颖的方法，利用基于 prompt-learning NSP 的论文连贯性特征提取和表示，通过采用句法特征密集嵌入增强 BERT-based 模型的性能，并结合连贯性、句法信息和语义嵌入进行实验，证明了优越性能。进一步分析对未来的研究也有用处。

Nov, 2022

本文通过引入稀疏表示的思想将 word embeddings 应用到 sentence embeddings 中，基于主题连贯性方法引入了一种新的、定量的自动化评估指标，并在电影对话数据集和 MS COCO 数据集的场景描述上观察到了 interpretability 的提高。

Sep, 2018

本文提出了一种基于语法树和句子嵌入的远程监督关系抽取方法，使用句子和实体的嵌入对关系进行分类，实验结果表明这种方法在真实数据集上取得了最佳的性能。

Jan, 2018

提出了一种基于自适应特征和图神经网络的科学文献语义表示学习方法，通过引入自适应特征方法，综合考虑了科学文献的全局和局部特征，借助图注意机制对具有引文关系的科学文献的特征进行加权求和，进一步表达不同科学文献特征之间的相关性，同时通过无监督图神经网络学习方法，提高了科学文献的语义表示学习能力，实验结果表明该方法在科学文献分类方面具有竞争力并取得了良好结果。

Nov, 2023

本文介绍了一种简单但高效的无监督学习方法，用于训练分布式表示的句子嵌入。该方法在大多数基准任务中性能优于最先进的无监督模型，突显了所产生的通用句子嵌入的健壮性。

Mar, 2017

本文提出了一种基于 BERT 模型的阅读难度评估方法，利用困难程度知识指导半监督学习从而补充传统语言学特征，提出投影过滤和长度平衡损失来补充 BERT 表示，并在两个英文基准数据集和一组中文教科书数据集上取得了最先进的性能，远超人类专家。

Oct, 2022

本文介绍了一种新颖的学习方法，用于关系分类的单词嵌入训练，并使用无标注语料库上的词汇关系特定特征预测名词对之间的单词，以将关系特定信息显式地纳入单词嵌入中。通过使用所学习的单词嵌入来构建特征向量，用于关系分类模型。在一个基于语义关系分类任务中，我们的方法表现显著优于基于之前介绍的单词嵌入方法的基准线，并与使用句法信息或手动构造的外部资源的先前最先进的模型相比，表现出了比较良好的结果。

Feb, 2015