本文提出了一种改进的耦合Adam优化器，以解决大型语言模型在学习词表示时的各向异性问题。实验结果表明，耦合Adam显著提高了嵌入质量，并优化了大规模数据集的任务性能。

本文综述了解决未登录词（OOV）问题的多种方法，包括基于表面形式与上下文的词表示、上下文化词嵌入特征分析、神经机器翻译中的词向量改进、少样本回归分层注意力网络、结合BERT的神经主题模型、语音识别持续学习、声学增强语言模型后处理、数据扩增槽填充模型以及子词级词向量生成模型。多项实验表明这些方法优于现有技术。