本文通过无监督的方式对单语词嵌入空间进行对齐，构建两种语言之间的双语词典，旨在为全自动的机器翻译提供潜在影响。实验表明该方法在英语 - 俄语和英语 - 中文等语言对中效果很好，且无需使用字符信息。

Oct, 2017

本文提出一种新的方法，使用无监督机器翻译的方法生成合成平行语料库，进而提取双语词汇表。该方法可与任何词向量和跨语言映射技术一起使用，并且除了用于训练词向量的单语语料库外，不需要任何其他资源。在评估方面，与最近邻和 CSLS 技术相比，该方法在标准 MUSE 数据集上提高了 6 个准确度点，确立了新的最先进技术。

Jul, 2019

本文通过大量的评估，分析了多种跨语言嵌入模型的优劣，特别是在目标语言，训练语料库和监督程度等不同方面的限制，从而对 “高质量跨语言嵌入模型可以在不需要太多监督的情况下学习到” 的观点提出了质疑。

Aug, 2019

本文提出了一种基于无监督学习的算法，通过分布匹配和最小化回译损失来优化两种语言单词嵌入空间之间的转换函数，使用神经网络计算 Sinkhorn 距离评估性能并在跨语言词汇相似度预测和双语词汇归纳等任务中具有强大的性能。

Sep, 2018

该研究提出了一种神经嵌入模型，利用双语词典将文字定义映射到双语目标词汇，探索不同的句子编码技术以及采用多任务学习和联合学习等关键学习策略来增强学习过程，实验结果表明，该模型在跨语言反向字典检索任务和双语释义识别问题上表现优异，并有效地解决了双语释义识别问题。

Aug, 2018

通过系统比较四种不同的方法，本研究对于在四个不同语言对上诱导跨语言词向量的方法进行了评估，包括内在评估和外在评估，并展示在某些任务上，廉价监督模型的性能是有竞争力的。

Apr, 2016

提出一种基于双语 CBOW 方法的联合学习方法，通过利用句子对齐语料库获得强健的跨语言词和句子表示，显著提高了跨语言句子检索性能，并在维持单词翻译方面与最先进的方法并驾齐驱，同时在零 - shot 跨语言文档分类任务方面达到深度 RNN 方法的水平，对单语词向量的提高优势明显。

Dec, 2019

该论文介绍了一种利用多语种语料库改进多义词嵌入的多视角贝叶斯非参数算法，这是第一个能有效利用多语种语料库进行多意词表示学习的方法，结果表明采用多语种语料库可显著提高性能。

Jun, 2017

本文提出了一种新的双语词嵌入方法 BilLex，通过公共词汇定义词对策略自动识别和传播精确细粒度单词对齐，从而实现双语之间的语义和知识迁移，并在词级和句子级翻译任务中显著优于先前的嵌入方法。

Jun, 2019

本研究中，我们提出了一种修改交叉语言同义词向中心点移动的方法，可通过最初的线性变换对两个不相交的单语向量空间进行对准来有效学习交叉语言词嵌入，并实现更好的交叉语言整合。同时，我们的实验结果表明该方法明显优于现有方法在单语和跨语言评估任务方面的表现。

Aug, 2018