word-embeddings

本文提出将ZCA白化作为WEAT的几何预处理步骤，以解决嵌入各向异性问题，结果表明校准会改变超过30%结果的显著性状态，未经校准的偏差测量可能不可靠。

This paper studies using sparse PPMI graph averaging to refine Random Indexing embeddings, showing it improves accuracy on a fairytales analogy benchmark but trails neural baselines on text8 and SimLex-999.

本文探讨了语义关系如何编码在语言模型语义空间的几何结构中，发现非对称关系占据不同区域，且对于因果模型，词汇信息更为重要，而对于掩码和扩散模型，上下文信息更为重要。

本文综述了词嵌入计算的各种机制，研究了流行的工具包和嵌入矩阵，并通过选定的实现进行实验以理解其特性。

本文提出一个框架，利用监督语义微分法将心理构念表示为共享词嵌入空间中的方向，从而实现不同测量工具和研究传统之间的比较。

本论文使用来自 r/politics 的 169.9 百万条 Reddit 评论（2012-2022），测量了阴谋论的语义结构和演变，引入了由语义邻域界定的"语义对象"概念，以追踪阴谋论的含义如何随时间变化，超越了简单的关键词方法。

本文提出了针对文本分类的对抗训练和虚拟对抗训练方法，通过在RNN中对词嵌入而非原始输入施加扰动来实现。该方法在半监督和监督文本分类基准上取得了最先进的结果，同时降低了过拟合。