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

本文讨论了跨语言句子嵌入向量表示句子语义的方法，并提出了通过简单的线性跨语言映射以及正交性偏差条件的度量来改善多语言嵌入向量。

May, 2023

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

该研究探讨神经机器翻译模型所学到的嵌入，在需要同时考虑概念相似性和词汇 - 句法角色知识的任务中，它们的性能优于单语言模型所学到的嵌入。研究结果还表明，词汇扩展算法对嵌入质量的影响很小。

Dec, 2014

本研究探讨了跨语言词嵌入的离线和联合学习方法，并发现在并行语料库下，联合学习可以更准确地解决不同语言间的相似性问题，尤其在双语词典诱导方面表现更优。因此，建议在跨语言嵌入研究中加强联合学习的研究。

Jun, 2019

本文介绍了一种新的技术来创建单语和跨语言的元嵌入。通过使用多种技术、文本来源、知识库和语言创建的多个单词嵌入，使用线性变换和平均值将现有单词向量投射到公共语义空间，以保持原始嵌入的维度，并通过处理词汇表外的问题而不失去信息。经过广泛的实证评估，我们的技术在各种内在和外在的多语言评估方面表现出对以前工作的有效性，并获取了在语义文本相似性方面具有竞争力的结果，并在单词相似性和词性标注方面得到了最先进的性能（英文和西班牙文）。跨语言元嵌入还表现出优秀的跨语言转移学习能力，即我们可以利用资源丰富的语言中预训练的源嵌入来改进贫乏语言的单词表示。

Jan, 2020

使用双语情感嵌入模型 BLSE，能够在资源贫乏的目标语言中精确的捕获情感信息，从而在跨语言情感分类任务中实现优于现有方法的性能提升。

May, 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

本研究探究是否可以通过学习表示语言之间关系的语言表示来进行跨语言任务，而无需使用平行数据。使用去噪自编码器产生 29 种语言的密集嵌入，并在零样本情况下使用 WALS 和两个外部任务（跨语言依赖解析和跨语言自然语言推理）来评估嵌入。

Jun, 2021

通过基于多语种数据和联合嵌入的分布式假设扩展学习语义表示的新技术，学习出在跨语言上语义等价的句子之间高度对齐而在不相似的句子之间保持足够距离的表示。此方法不仅适用于单词层面，还可以对文档进行语义层面的表示学习。在两个跨语言文档分类任务上，我们的模型都能胜过之前的最佳成果，并通过定性分析和枢轴效应研究证明了我们学习到的语义表示合理且能够捕捉跨语言语义关系。

Apr, 2014