上下文嵌入技术的进步使计算机能够根据上下文变化理解词汇的意义，克服了传统静态嵌入无法处理多义词的局限。技术如ELMo和BERT通过生成不同的向量，提升了机器对人类语言的理解，推动了翻译、搜索和聊天机器人等领域的发展。
本文探讨了儿童语言学习偏好、词义扩展及多义词的语义结构。研究表明，儿童倾向使用低多义词汇，多义词在语义网络中连接不同含义。提出了基于类比的词义扩展方法和概念归纳技术，有效提升了语言模型中的词义理解能力。
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