深度學習在處理多義詞和語境變化時，通常采用以下幾種方法：
上下文建模：深度學習模型可以通過上下文信息來推斷多義詞的具體含義。例如，通過使用循環神經網絡（RNN）或注意力機制，模型可以考慮前后文的信息來更好地理解多義詞的上下文語境。
多模態融合：對于語境變化較大的情況，深度學習模型可以結合多種輸入信息，例如文本、圖像、音頻等，來更全面地理解語境。這種多模態融合的方法可以幫助模型更好地處理語境變化。
強化學習：強化學習可以幫助深度學習模型在不同語境下做出更合理的決策。通過獎勵機制來引導模型學習如何在不同語境下做出正確的推斷，從而更好地處理多義詞和語境變化。
總的來說，深度學習在處理多義詞和語境變化時，需要考慮上下文信息、多模態融合和強化學習等方法，以更好地理解和處理復雜的語言現象。
