本文探讨了多种数据分析方法，包括基于Gromov-Wasserstein距离的下界、维度不敏感欧氏度量（DIEM）和相对内积距离（RPD）。研究表明，这些方法在处理未对齐数据、评估生成模型质量及词向量空间比较中表现出色，具有更强的稳健性和泛化能力，适用于机器学习和深度学习领域。