针对古代语言语境中词义变化的 challenges，开发了一种新的 GASC 语义变化模型，可以利用文本流派等类别信息提高推理效果，与现有模型相比，GASC 可以更好地预测古希腊语中的词义演变情况。

Mar, 2019

该综述文章阐述了分布语义学在理论语言学领域的影响有限，但其成功地捕捉了自然语言诸多意义方面，并回顾了该领域在语义变化、一词多义及组合，以及语法 - 语义接口等领域的研究成果，旨在在理论和计算语言学之间进行更大规模的交叉授粉，以推进我们集体的语言知识。

May, 2019

研究动词词汇体现出的语态对于文本蕴涵和学习语篇层推断至关重要。我们使用分布语义学有效地模拟了动态类别的两个基本维度，状态与事件以及目的性与非目的性事件。我们发现动词的本地上下文最能表明其语态，并证明封闭类词往往比内容词更具区分能力。我们的方法优于先前的三个数据集。最后，我们提供了一个由人 - 人对话注释的词汇视角数据集，并呈现实验结果，表明终止性与文本体裁和话语目标的相关性。

Oct, 2020

本文研究了分布语义学中的组合性问题，使用 Coek，Sadrzadeh 和 Clark 提出的范畴理论框架，将语法分析形式主义与分布语义表示法相结合，生成具体的组合式分布式模型，并展示它们在自然语言处理领域的有效性。研究的贡献包括将 DisCoCat 框架拓展到在句法和语义上，验证模型的优势以及提出了在本主题上应用范畴论的未来研究方向。

Nov, 2013

介绍了最近计算技术中应用到词汇语义变化的方法与工具，着重研究了语义变化的历时概念变化扩展。

Nov, 2018

本文使用分类组成分布语义模型（categorical compositional distributional semantics）结合 Barwise 和 Cooper 的广义量词理论，进行了基于生成语法形式化的抽象范畴组成语义学习。并证明了基于集合的关系实例化的等价性，以及基于向量空间的实例化的有效性。

Feb, 2016

DisCoCat model 在组合分布式意义、语义逻辑、范畴语法等方法方面表现出很好的性能，本文扩展研究着重探讨 DisCoCat 的矩阵方法在处理及消除动词歧义方面的应用。

Jul, 2011

利用逻辑回归分类器的参数构建线性映射，进行基于似然性的训练，用于形成具有歧义消解功能的动词矩阵；与基于语料库的方法相比较，该方法表现更有效。

Nov, 2014

本文介绍了为印度语言量身定制的动词中心词汇资源 OntoSenseNet 的丰富，其重要贡献之一是通过开发一个计算版本来保留 Telugu 词典的原汁原味。手动注释的黄金标准语料库共包含 8483 个动词、253 个副词和 1673 个形容词，并由本地语言人士根据定义的注释指南进行注释。本文提供了注释过程的概述，并通过互注器协议的验证，验证了所开发资源的有效性。

Jul, 2018

本文提出了一种语义解析器，它能够利用语料库和知识库的信息，不受知识库架构限制，从而在开放域自然语言问答任务中取得了显著的性能提升。

Jul, 2016