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

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

本研究提出了一种基于弱监督（仅有相同单词列表）的方法，通过固定目标语言的嵌入并学习与之对齐的源语言的嵌入来解决不同语言的单词嵌入相似性不一致的问题，并在双语词表归纳和 XNLI 任务上取得了较好的结果，相比于传统的映射方法表现更好。

Dec, 2020

该研究系统研究了端到端的神经机器翻译的上下文向量作为句子的交互语言表征的功效，并在可比较语料库中取得了较高的平行句子识别准确率。

Apr, 2017

本文提出一种使用无监督预训练的深度上下文嵌入的多语言转移方法，可以提高零样本和少样本学习的依赖解析的效果。实验结果表明，该方法在六种测试语言中持续优于之前的最新技术。

Feb, 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

本文首次观察了神经机器翻译中不断向量表示的潜在弱点，基于此提出了利用非线性词袋表示法和类型化符号来提高对源语言和目标语言的区分度，从而显著提高了神经机器翻译系统的翻译质量。

Jul, 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

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