我知道word2vec的工作原理，但是在寻找如何使用word2vec实现单词歧义消除时遇到了麻烦。您可以协助处理吗？
正如@ sam-h在他的评论中提到的，这是一个正在进行的研究领域。
没有标准或自动的方法，因此没有一种最佳实践可供推荐-您可能必须在提供的sam-h列表中或从其他位置筛选各种论文以获取想法。
[在许多情况下，方法不使用标准的word2vec –在训练之前或期间添加额外的步骤–因为标准的word2vec忽略了单个单词令牌可能具有多种对比意义的事实。结果，具有多种意义的单词的标准word2vec向量可以用一个“融合”多种独特意义的向量结束。
[“ C0]”描述了一种有趣的文章，该文章设法从现有的，词义模糊的词向量中引导多义模型，该论文也有一个不太正式的Linear Algebraic Structure of Word Senses, with Applications to Polysemy 。
本质上，通过假设所有标准单词向量的丰富空间实际上是从较少数量的“话语”中提取的，并将单词向量解释为替代“话语原子”的某种组合（针对它们的不同意义），可以挑出仅以单个向量开头的替代词义。