本研究通过英语作为第二语言文本中的结构特征和母语语言的类型学特征之间的相似性，提供了支持语言相似性跨语言转移的实证证据，并利用这一发现，在不依赖类型学资源的情况下，直接从 ESL 文本中恢复母语类型学相似性结构，并以无监督的方式执行对目标语言的类型学特征预测。我们的方法在类型学预测任务上取得了 72.2％的准确度，具有与依赖类型学资源的等效方法相当的竞争力。

Apr, 2014

本文研究表明，基于不同语言文本中的词语共现模式的相关性，词语对齐和翻译鉴定也可以在非平行文本甚至不相关文本中自动化进行。

May, 1995

本文利用文本分类方法研究英德翻译语料库的类型和方法变化，使用基于词性标注的特征的组合，包括二元组、三元组和四元组，采用拉普拉斯平滑的贝叶斯分类器。使用分类器的输出对不同类型和翻译方法的主要区别进行了广泛的特征分析。

Sep, 2017

通过大量非母语英语使用者的语料库，研究发现词汇选择受到个人母语的影响，特别是语序和词汇语境，甚至从单个例子出发可以重构印欧语系的语言家族树。

May, 2018

探究多合成语到屈折语的机器翻译难点，通过从三种低资源多合成语 (Nahuatl、Wixarika 和 Yorem Nokki) 到西班牙语和西班牙语到这几种语言之间的翻译实验，分析了多合成语词素在汉语中没有对应转化的难点，归纳了容易无法被匹配的词缀类型。

Jul, 2018

本研究旨在将语言学的特性纳入到自然语言处理（NLP）中，通过基于基本概念的表示来定义语言之间的相似性并将其应用于二元分类任务中的低资源语言研究。

May, 2023

本研究旨在确定自然语言处理中所谓文本的概念，并提出一套通用术语和分类体系，以扩展文本的范围，从而更好地进行 NLP 建模。该研究强调了包容性方法在 NLP 中处理文本的重要性，并呼吁开发者采用系统化的报告方式，以巩固该话题。

Nov, 2022

研究使用语言相似性来选择最佳的迁移语言，从而提高在情感分析、命名实体识别和依赖解析等不同自然语言处理任务中的跨语言迁移性能。

Jan, 2023

翻译包含源语言的强信号，使得从单语文本中还原出源语言的语言树成为可能。源语言干扰是翻译文本最显著的特征，超越了更微妙的翻译普遍属性信号。

Apr, 2017

研究探讨了 NLP 工具在不同语言的应用情况以及针对语言结构差异进行的分析，指出哪些变量最影响语言建模的效果，通过计算词序和形态相似性指数等方法进行实证研究，最后通过多分类文本分类实验验证了研究结论。

Apr, 2020