深度学习在处理多义词和语境变化时，通常采用以下几种方法：
上下文建模：深度学习模型可以通过上下文信息来推断多义词的具体含义。例如，通过使用循环神经网络（RNN）或注意力机制，模型可以考虑前后文的信息来更好地理解多义词的上下文语境。
多模态融合：对于语境变化较大的情况，深度学习模型可以结合多种输入信息，例如文本、图像、音频等，来更全面地理解语境。这种多模态融合的方法可以帮助模型更好地处理语境变化。
强化学习：强化学习可以帮助深度学习模型在不同语境下做出更合理的决策。通过奖励机制来引导模型学习如何在不同语境下做出正确的推断，从而更好地处理多义词和语境变化。
总的来说，深度学习在处理多义词和语境变化时，需要考虑上下文信息、多模态融合和强化学习等方法，以更好地理解和处理复杂的语言现象。
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