concept embeddings offer a practical and efficient mechanism for injecting
commonsense knowledge into downstream tasks. Their core purpose is often not to
predict the commonsense properties of concepts themselves
本文介绍一种利用神经嵌入模型生成连续概念向量并以此聚合生成完全连续性 Bag of Concepts 表示方法的技术，用以解决目前 Bag of Concepts 表示方法低概念重合度所导致的相似度分数偏低问题，并在实验中展示了在实体语义关联度、概念分类和无数据文件分类等领域上相对于其他模型的卓越性能。