在此基礎上，也有研究者關注如何利用已有的知識庫來改進詞嵌入模型。wang 等人[5]結合知識圖譜和未標註語料在同一語義空間中來聯合學習知識和詞的向量表示，這樣可以更有效地實體詞的嵌入。rothe等人[6]直接利用 wordnet 知識庫的詞和語義集的關係來學習詞嵌入，能更好地利用已有的知識庫。該**獲得了 acl2015 的最佳學生**獎。
在上述研究中，乙個詞只有乙個向量表示。但是在自然語言中，一詞多義的現象經常存在。因此，如何表示乙個詞的多個義項也是詞嵌入研究中的乙個熱點。neelakantan 等人[7]在 skip - gram 模型的基礎上將乙個詞的每個義項都用乙個向量表示，在不同的上下文中選擇乙個最相關的義項進行更新。然後通過非參估計的方法來自動學習每個詞的義項個數。liu 等人[8]利用主題模型來建模一詞多義的詞嵌入。首先利用率主題模型來確定乙個詞在不同上下文中的主題，然後用聯合建模詞和主題的嵌入。通過結合不同的主題，
可以得到乙個詞不同義項的向量表示。
《中國人工智慧學會通訊》 2 24 結 果
我們將人類 bpl 以及其他模型在 5 個概念學習任務上的結果並列進行對比，檢驗僅從乙個或一些樣例得到的不同形式的泛化 見圖 5 的樣例任務 所有的行為實驗都是通過亞馬遜土耳其機械人 mechanical turk 進行的，實驗的詳細流程請參考 s5 章節。主要實驗結果總結在圖 6 中，額外的殘缺分...
《中國人工智慧學會通訊》 3 28 討 論
近年來，各種型別的 機械人層出不窮，人機互動控制策略對於 機械人實現臨床應用意義重大。通過上文的回顧分析，可以看出，現有人機互動控制依然存在如下問題。目前還不存在一種通用的人機互動控制策略。針對患者損傷部位及損傷程度採用合適的控制策略是常規的方案，但正如前文所述，現有 機械人系統的互動控制系統通常缺...
《中國人工智慧學會通訊》 7 14 研究展望
結構化神經網路模型 目前在推薦系統已發表的學術 中，比較成功的神經網路模型還是基於多層感知器架構進行變型的模型，很少有相關公開的科研成果報道基於結構化的神經網路模型取得了顯著提高。這裡結構化神經網路主要包括基於序列的迴圈神經網路或者樹結構的遞迴神經網路。目前推薦系統面臨的資料附加資訊不斷增加，因此原...