介绍了一种名为哈希嵌入的词向量表示方法，用于大规模词汇表和各种任务，通过哈希函数实现形如标准和随机哈希嵌入的加权插值，可有效降低嵌入层参数量且不需要预处理词典。实验证明，哈希嵌入不会使模型性能下降且能显著减少计算量。

Sep, 2017

该文提出了一种基于主题模型的 skip-gram 方法来学习多原型词嵌入，同时介绍了一种修剪嵌入的方法，用于代表每个主题中每个单词的概率表示， 并将我们的嵌入用于展示它们可以强烈地捕获上下文和词汇相似性，并优于各种最先进的实现。

Sep, 2019

使用多种语言 Wikipedia 来为 100 多种语言训练单词嵌入表示，并将其应用在词性标注中取得了与英语、丹麦语和瑞典语接近最新成果的表现。此外，通过单词分组的距离等方式，进一步研究了这些嵌入所捕获的语义特征，并将这些嵌入公开以帮助多语言应用的开发和增强.

Jul, 2013

本研究总结了最近的构建定长、密集、分布式单词表示的主要策略，并阐述了这些表示通常被称为单词嵌入，并除了编码出色的句法和语义信息之外，还被证明在许多下游自然语言处理任务中有用的额外特征。

Jan, 2019

本文是一篇关于临床自然语言处理中嵌入表示法的全面调查研究，讨论了各种医学语料库及其特征、医学编码、流行嵌入模型的概述和比较，并将临床嵌入表示划分为九类，并详细讨论每种嵌入类型，探讨临床嵌入表示法中的各种挑战及可能的解决方案和未来研究方向。

Mar, 2019

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

本文提出了一种神经符号、多关系框架来仅通过自然语言定义学习单词嵌入，特别地，通过在超几何空间中学习，将维护向量空间中的显式概念关系和约束。实验结果表明，这种方法可以帮助强制执行期望的结构约束，同时保留可控和可解释的语义导航，而且超几何词嵌入优于欧几里得空间的词嵌入。

May, 2023

本文研究了单词在分布式表示中的两种主要方法：低维度深度学习嵌入和高维度分布模型，并将这两种方法相结合，通过学习基于分布式模型向量的嵌入来提高单词相关性判断的性能。

Dec, 2013

介绍了一种名为特征复用的高效且高效的框架，该框架通过使用单个表示空间跨越许多不同的分类特征，解决了特征嵌入算法中的瓶颈。在三个公共基准数据集上，多路复用表示法导致 Pareto 最优的参数 - 准确性权衡。统一嵌入给出了显着的纠正 Web-Scale 的离线和在线指标的结果。

May, 2023

本论文研究多义词汇的表示，提出使用注意力机制将其集成到神经网络架构中，在逆向字典任务中获得更好的性能。实验结果表明，多义词汇在输入序列和目标表示方面的应用可以获得大幅度的提高。还提供了对意义分布和学习注意力的分析。

Apr, 2019