本文研究了当前OOD检测器在协变量转移和语义转移中的表现，发现协变量转移更为敏感。提出了IS-OOD基准和Syn-IS数据集，评估了多种检测方法，得出结论：语义移位提高检测性能，某些方法对语义移位依赖较少。同时，提出了基于高斯混合模型的集成方法，提升了检测的一致性和性能。

本文提出了一种使用上下文词表示进行无监督词汇语义变化的方法，利用BERT神经语言模型获取单词用法的表示，并用三种度量方式衡量关于时间的变化。研究表明模型表示和检测到的语义转移与人类判断之间呈正相关，期望能激发进一步的研究。