该研究提出了一种使用单语和双语信息学习多义词嵌入的方法，并且发现从双语数据中求得的单词表示在各种评估任务中优于单语表示，尽管测试时不存在跨语言信息。

Mar, 2016

本文提出两种改进的解决方案，通过将上下文多义词嵌入视为噪声（去除）和通过生成聚类级别的平均锚嵌入以替换上下文多义词嵌入，提高了跨语言语境下上下文词嵌入对齐的微观性能，同时不会损害双语词汇表归纳任务的宏观性能；对于无监督对齐，我们的方法在双语词汇表归纳任务中显著提高了 10 多分。

Sep, 2019

使用高覆盖率的字典和 EM 式训练算法，该方法解决了以前的跨语言词嵌入方法中的资源需求大、难以融合单语言数据或难以处理多义词等问题，在双语词汇表归纳任务中实现了表现卓越的结果，并且在单语词汇相似度和跨语言文档分类任务上也取得了有竞争力的结果。

Jun, 2016

本文提出了一个模块化的感知诱导和表示学习模型，联合学习双语感知嵌入，在向量空间中很好地对齐，利用英汉平行语料库中的跨语言信号捕捉语言对中的词汇搭配和分布特征。通过在 Stanford 上下文单词相似性（SCWS）数据集上进行评估，确保单语感知嵌入的质量。此外，我们还介绍了双语上下文单词相似性（BCWS），这是评估跨语言感知嵌入的大型高质量数据集，是衡量学习的嵌入是否在向量空间中确实对齐的第一次尝试。所提出方法展示了在单语和双语空间中评估感知嵌入的优越质量。

Sep, 2018

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

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

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

本文提出了一种新颖的方法，在从双语词典中获取跨语言信号的基础上，通过利用上下文语境嵌入实现词义级别上的对齐，进而在多种语言之间预训练跨语言模型，以在诸如命名实体识别、情感分类等任务中获得表现上的突破。

Mar, 2021

本研究提出了一种基于点互信息图的最大完整子图（Bilingual Sense Clique, BSC）从而将源语言和目标语言的词汇平等地处理，不需要分别使用双语投影处理，采用几种降维方法对 BSC - 词汇关系进行总结。经实验证明，该方法优于现有的双语词嵌入方法在双语词汇翻译任务上的效果。

Jul, 2016

本文讨论了在自然图像和描述这些图像内容的语音波形中学习神经网络嵌入的方法。我们展示了这些技术可成功应用于英语和印地语等多种语言，通过在两种语言上同时进行训练，可以提高模型的性能，并且这些模型可以执行语义跨语言语音检索。

Apr, 2018