本文提出了一种简单而有效的方法，可以在没有大量翻译数据的情况下进行跨语言的句法转移，这种方法基于三个步骤：1）推导跨语言单词簇的方法，可用于多语言解析器；2）将目标语言的词汇信息转移到源语言树库；3）将这些步骤与 Rasooli 和 Collins（2015）的密度驱动注释投影方法相结合。该方法在多个语言中实现了针对先前工作的最新进展，在只使用比利时圣经作为翻译数据的情况下，与以前的工作相比，Europarl 语料库的结果表现出额外的提升。最后，作者在通用依赖语料库的 38 个数据集上进行了结果展示。

Oct, 2016

使用依赖通用模式的强大重排序方法，能从少量的标注数据中学习到依赖语法上下文的精细词序模式，并在所有语法树的层级上应用，通过实验验证在零样本和少样本场景下相比强基准模型始终有优势。

Oct, 2023

本文提出了一种生成模型，通过结构化的正则先验利用标记源数据和未标记目标数据联合学习源模型和目标模型的参数来解决在距离较远的语言之间跨语言迁移的问题，并使用可逆投影来学习一种新的公共嵌入空间，以对不完美的跨语言词嵌入输入进行补偿。该方法在使用英语作为唯一源语料库并传输到广泛的目标语言的通用依赖树库上进行评估，在与英语相距较远的该数据集中的 10 种语言中，我们的方法相较于使用最先进的判别模型的直接转移方法，在词性标注和依赖分析方面分别获得了平均 5.2％和 8.3％的绝对改善。

Jun, 2019

本文提出了一种基于无监督自我训练并采用多语言输入编码的无监督跨语言转移方法，可用于低资源语言依赖解析。该方法在不接触源语言数据、同时支持多源转移、支持非投影解析的前提下，接受任何预训练弧分解依赖分析器，并且相比于传统的直接转移方法，能够显著提高跨语言转移的准确性。

Jan, 2021

本文使用双仿射语义依赖分析器、大型预训练语言模型和公开可用的翻译模型解决了结构化情感分析的问题。对于单语言环境，作者考虑了在单个语料库上训练和跨语言模型上下文下训练。对于零样本场景，作者通过单词级别的翻译和合并训练数据来处理目标语料库。在后期评估阶段，作者还训练了交叉语言模型，而不是使用单词级别的翻译，并获得了更好的结果。

Apr, 2022

本文介绍了一种新的重排序方法，利用神经网络和基于依存性的嵌入来预测两个源单词之间的依存关系，以确定翻译的单词顺序，实现了在中英翻译中统计显著的 0.57 BLEU 分数的提高。

Feb, 2017

本研究旨在评估迁移学习在增强爪哇语的依存解析中的功效。使用了包括爪哇语在内的 100 多种语言的依存树库，提出了两种学习策略：迁移学习和分层迁移学习。结果表明，我们的最佳模型采用了分层迁移学习方法，相比基准模型，UAS 和 LAS 评估指标均提高了 10%。

Jan, 2024

本文提出一种简单但有效的方法，即将目标语句重新排序以匹配源语序，并将其作为另外一种训练时的监督信号，从而在模拟低资源日语 - 英语和真实低资源维吾尔 - 英语语种中获得显着改进。

Aug, 2019

该研究探讨了使用代码混合的方式进行多语言句法依存关系知识传递的方法，并利用跨语言词向量在目标语言中转移句法知识的效果，结果显示代码混合的方法比传统的翻译方式更加有效。

Sep, 2019

本文研究在少量训练数据的情况下，如何通过数据增强、跨语言训练和转写等策略提高处理低资源语言的分析器性能。在三种语言的实验中，发现数据增强和跨语言训练都能提高性能，而将高资源语料库中的字母转写成共享的拼写规则也很有帮助。

Sep, 2019