标题和描述中的核心知识点是“基于原型的全局表示学习”和“远程监督”，这两个概念通常出现在机器学习和人工智能领域。接下来，我将详细解释这两个概念，并结合给定文件中的相关信息进行拓展。
全局表示学习是一种机器学习方法，旨在学习数据的全局特征，即能够代表整个数据分布的特征。全局表示学习通常用来捕捉数据中的全局模式，使得模型能够泛化到未见过的数据上。在自然语言处理（NLP）中，全局表示学习被用于学习文本的语义信息，如学习单词、短语或者句子的全局嵌入表示。
关于“原型”的概念，它在机器学习中指的是一种模式或者类别的代表性实例。在基于原型的学习中，算法通过识别和记忆一组原型来对新数据进行分类或者预测。这些原型通常是从训练数据中选出的最具代表性的样本，或者是由这些样本的特征向量经过某种方式（比如聚类中心）计算得到的。在文本或者图像分类任务中，基于原型的方法可以提供直观和高效的分类机制。
接下来讨论“远程监督”这一概念，它通常用于解决标注数据稀少或者难以获得的问题。远程监督的基本思想是利用已有的知识库或者外部信息源中的结构化信息来间接标注训练数据。比如，在情感分析任务中，如果一个电影评论和某部电影的正面评价同时出现，则可以将这条评论标记为正面评论。然而，远程监督可能会引入噪声，因为它不考虑上下文的一致性，所以需要后续的噪声过滤或者模型鲁棒性设计。
结合给定文件的内容，我们可以看到作者Xianpei Han和Le Sun的这篇论文的主题是“通过基于原型的全局表示学习进行远程监督”。该论文可能介绍了一种新的方法，该方法结合了全局表示学习的特征捕捉能力和基于原型的分类机制，并运用远程监督来处理机器学习任务中常见的标注数据稀缺问题。
从文件提供的信息来看，这篇论文发表于AAAI-17（人工智能促进学会的第31次年会），这表明该论文经过同行评审，得到了学界的认可。由于文件部分内容出现了OCR扫描错误和漏识别现象，无法提供更详细的内容解析。不过，可以推测文章可能还包含了实验和案例研究部分，用以验证所提出方法的有效性和实用性。
总结来说，这篇文章的研究领域集中在人工智能和机器学习领域，特别是自然语言处理中的表示学习。文章结合了全局表示学习和基于原型的分类方法，并探索远程监督在解决标注数据稀少问题上的应用。它不仅在理论上提出了新的研究方法，而且通过实验和实例验证了其有效性，对于机器学习和人工智能领域具有重要的参考价值。
