本研究提出了一种新的知识蒸馏方法，通过结合神经网络和词汇知识库，提供大规模模型的高效替代方案。研究介绍了两种基于多个教师网络预测权重的技术和一种词义消歧方法。结果显示，词汇预训练方法在不增加参数的情况下提升了自然语言理解任务的性能，并在剽窃检测中表现更佳。

本研究提出了一种新的知识蒸馏方法，从神经网络和词汇知识库中提取语言信息，提供高效的大规模模型替代方案。通过多个teacher networks预测权重和词义消歧方法，提高了自然语言理解任务和抄袭检测的性能。

本研究提出了一种新的知识蒸馏方法，从神经网络和词汇知识库中提取语言信息，提供高效替代大规模模型。通过多个teacher networks预测权重和词义消歧方法，提高自然语言理解任务性能，同时在Plagiarism Detection方面也有更好表现。

本研究提出了一种新的知识蒸馏方法，从神经网络和词汇知识库中提取语言信息，提供高效的大规模模型替代方案。通过多个teacher networks预测权重和词义消歧方法，提高了自然语言理解任务和抄袭检测的性能。