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

本文研究表明神经语言模型在多语言语料库上的训练可以用来学习语言的分布式表示，尤其是在语料库被翻译成英文的情况下。我们研究了语言表示与各种相似性之间的相关性和因果关系，发现结构相似是最能影响语言表示相似性的，而遗传关系则是一个混淆因素。这项研究可以促进自然语言处理和语言学的相互发展。

Jan, 2019

提出了一种在多语种情况下学习分布式表征的方法，该方法将分配相似的嵌入对齐句子，并分配不对齐的句子不相似的嵌入，模型学习到的表征具有语义信息，能够应用于跨语种文档分类任务，且未使用并行数据学习到能够跨语种捕捉语义关系的表征。

Dec, 2013

该研究加入对比学习以蒸馏多语言表示，并用于平行语句的质量估计。实验证明，该方法在不同的资源稀少语言上显著优于先前的句子编码器，诸如 LASER 等。

Oct, 2022

本文探讨了如何通过在不同语言中打标注的数据来学习语义解析器的分布式逻辑形式表示，以提高特定语言下单语义解析器的性能，并在标准的多语言 GeoQuery 数据集上得到了改进的结果。

Jun, 2018

通过众包实验和单词嵌入，本文研究了文化对视觉情感感知的影响，并提供了一种有效的聚类框架，以探索、检索和浏览数据集中的多语言情感视觉概念，并通过基于众包的情感注释等新颖度量方法进行了评估。

Jun, 2016

使用 Conceptualizer 方法对 1335 种语言中 83 个概念做出对齐，并且证明具有概念的跨语言稳定性，提出了一种语言之间的概念相似度的方法。

May, 2023

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

本文提出了一种新颖的基于神经网络的架构，用于引导组合跨语言词表示，利用双语和单语数据，通过单语包含准则来实现，评估结果超越了以前的方法，具体的，在英语到德语和德语到英语的子任务中获得了 92.7％和 84.4％的准确度，较之以前的最高值，前者提高 0.9％，后者提高了 7.7％的准确度和 33.0% 的误差降低。

Dec, 2014

将来自语言数据库和多语言机器翻译等任务的稀疏语言向量相结合，使用奇异向量典型相关分析方法进行研究，发现这两种方法的关联性可嵌入语言类型学和语言谱系学，实现了对多语种机器翻译的优化，而且无需大规模的多语种编排，便于新语种的测量。

Apr, 2020