本研究提出了一种新颖的符号推理方法Polygon，用于SQL查询的等价性证明和消歧义。Polygon通过低估近似推理和多种搜索，在超过30,000个基准测试中表现优于现有技术。

本文探讨了情境化词嵌入（CWE）在科学史、哲学和社会学研究中的应用，评估了五种基于BERT的模型，结果表明领域适应模型在消歧义和生成高质量意义聚类方面优于通用模型，强调了领域特定预训练的重要性，为科学话语的社会历史动态研究提供了新方法。

本研究分析了大型语言模型（LLMs）在理解习惯用语时的局限性，强调了上下文的重要性。研究发现，LLMs在依赖语境进行消歧义时常常失效，其性能受到表达频率和句子概率的影响。这对提升模型处理习惯用语的能力具有重要意义。