研究利用词嵌入的理论，将知识图谱关系分为三种类型，并为每种类型导出其表示法的明确要求，以了解知识图谱数据的潜在结构如何被不同表达方法所捕捉。

Sep, 2019

通过提取语料库中词汇的共现模式来实现无监督学习，学习不仅代表个体单词的表示，还明确捕捉代表单词间语义关联的词向量表示，并通过联合权重和二元分类器来描述单词间的语义关系，取得了普遍类比检测三个基准数据集中的显著性优势。

May, 2015

通过语义关系学习单词的潜在表示，结合单词共现和语义关系，解决语义单词类比问题。

Dec, 2014

本文中，我们提出了一种用于编码关系性知识的词嵌入方法，其旨在为已有的标准词嵌入方法提供一种补充。通过从共现统计数据中学习出这种关系性词向量，我们发现它确实捕捉到了非常有用的补充信息。

Jun, 2019

本文针对词嵌入模型在信息检索任务中存在的问题及其局限性，提出了一种基于 word2vec Skip-Gram 模型的神经网络模型，通过显式向量表示的方式，增加了模型的可解释性和准确性，实现了查询词汇的局部信息融合，提高了指定任务状态下的表现表现。

Jul, 2017

该研究探讨了一种计算模型，即词嵌入模型，通过将词表示为多维空间中的向量，从词汇共现模式中学习来自语义记忆中的常见知识，并提出了语义投影的解决方案，以检验词嵌入模型是否能够恢复多种语义特征和对象属性的上下文依赖关系。

Feb, 2018

本文提出两种具有不同目标函数的学习模型，用于基于查询 - 文档相关性信息学习单词表示，实验结果表明相对于 Word2vec 等基于词语相似度的模型，基于相关性的单词嵌入模型在查询扩展和查询分类等信息检索任务上具有显著优越性。

May, 2017

本文研究嵌入学习，将其扩展到时间、空间和符号的各种认知内存功能，并利用该数学模型推导出许多有关人类记忆的假设。

Nov, 2015

本文介绍了一种用于学习单词表示的无监督图形表示方法，通过使用最短路径距离，将每个单词视为带权图中的节点，并表明比传统的向量表示方法更好地表现出单词的相似性和类比任务。

Oct, 2020

该研究探讨了图形和关系结构的矢量表示，以及生成这些表示的方法。作者提出了两种理论方法来理解矢量嵌入的基础，并建议未来的研究方向。

Mar, 2020