本研究提出了两种基于图的算法，利用跨语言数据集的多对多对齐策略来提高双语词对齐的效率。在多个数据集上的实验结果显示，在 F1 得分上的绝对改进率高达 28%。

Sep, 2021

该论文探讨了一种嫁接预训练语言模型和平行文本的方法来提高单词对齐质量的方法，提出了从这些微调模型中有效提取对齐信息的新方法，并证明了它们在五种语言对上优于之前的最先进模型，还演示了开源的具备预训练模型的 AWESOME 单词嵌入式多语言编码对齐器的实际性能

Jan, 2021

提供了一种新的神经半 - Markov CRF 对齐模型，它通过可变长度跨度统一了单词和短语对齐，通过人工注释创建了一个新的基准，显示出在现实设置下评估单语言对齐模型的性能， 并证明了该模型在自动文本简化和句对分类任务中具有良好的普适性和实用性。

Jun, 2021

跨语言句子嵌入领域最近取得了很大的进展，但是由于平行语料的稀缺性，对于低资源语言的研究相对滞后。本文表明当前模型中低资源语言的跨语言词表示与高资源语言的对齐程度明显不足。为了解决这个问题，我们引入了一种新的框架，通过使用现成的词对齐模型，显式地对英语和八种低资源语言之间的单词进行对齐。该框架包含三个主要的训练目标：对齐的单词预测、单词翻译排序，以及广泛使用的翻译排序。我们通过在双语检索任务上进行实验证明了我们的方法，该方法在低资源语言的句子嵌入上取得了显著的改进。此外，所提出模型在高资源语言上更广泛任务的竞争性表现凸显了其实用性。

Apr, 2024

本文提出了一种无需平行数据就能进行词对齐的方法，基于多语言词嵌入，可以用于统计和神经机器翻译以及跨语言注释投影等任务。结果表明，使用词嵌入创建的对齐效果比传统统计对齐器效果更好，即使是在有丰富的平行语料的情况下。

Apr, 2020

本文着眼于多语种神经机器翻译模型在英语为中心的双语语料库上的训练，结合多方对齐的语料库重新构建了完整图模型，展示了该模型在多语种翻译中的有效性和竞争力。

Oct, 2020

本文提出一种跨语言句子表示的学习方法，介绍了双轴转移的训练策略，并通过实验表明这种策略可以应用于获取具有多语言对齐的句子表示。

Apr, 2021

通过使用边际化双语挖掘技术在多语言句子空间内，我们能够针对百亿级别的单语语料库，挖掘出 45 亿双语句子。使用这些挖掘的数据，我们在 TED、WMT 和 WAT 的测试集上，超越了 WMT'19 的最佳结果，并且对于远程语言对（如俄语 / 日语），我们的表现非常出色。

Nov, 2019

本文提出了部分对齐的图卷积网络模型，旨在通过模型共享，正则化以及对齐重建等多种方法在多个图模型中学习节点表示，并在现实世界的知识图谱和协作网络中进行了广泛实验，证明了该方法在关系分类和链接预测等任务上的卓越表现。

Jun, 2021

通过利用翻译句子对齐内部句子表示，并通过回答不同语言的提示问题对齐模型输出，我们提出了一个简单而有效的对齐框架，显著增强了生成模型的跨语言能力并减小了性能差异。进一步分析表明，它导致了更好的多语言模型的内部多语言表示分布。

Nov, 2023