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

利用语言的语法方面作为测试基础，我们的分析揭示了对于仅编码器和仅解码器的大型语言模型，语言的结构概念空间之间具有高度的对齐度。然后，我们提出了一种基于元学习的方法来学习不同语言之间的概念空间对齐，从而实现零样本学习和少样本学习，并增进了对跨语境情景的学习现象的理解。在语法分析任务上的实验表明，我们的方法与最先进的方法相比取得了竞争性的结果，并缩小了语言之间的性能差距，特别有助于那些资源有限的语言。

Oct, 2023

本文介绍了一种比较多语言计算表示相互关系的方法，可以重建语言学家所假定的类似的分类树，同时提出了一种检测语言家族之间语义漂移的度量，并使用基于单词和句子的多语言模型进行了实验，结果表明多语言分布式表示可以不需要任何词源学信息保存语言之间的关系。

Apr, 2019

利用聚类方法探索多语言模型中的潜在概念，研究多语言嵌入之间的对齐和重叠程度，通过引入两个度量指标 CA 和 CO 进行定量分析，发现网络的深层对齐性较好，模型的微调增强了潜在空间中的对齐性，任务特定的校准有助于解释模型的零射击能力的出现。

May, 2024

这篇论文介绍了一种名为 CoCo-CroLa 的技术，用于评估任何生成式文本到图像系统在有形名词方面提供多语言的程度，可以比较源语言和目标语言中为一系列有形名词生成的图像的数量，从而估计模型对目标语言的适用性，并识别模型特定的弱点、错误关联和偏见。

Jun, 2023

近年来，跨语言对齐是多语言语言模型研究的一个活跃领域。本文概述了改进跨语言对齐的技术方法，并总结了该领域的见解。我们提供了对大量论文的定性总结结果。最后，我们讨论了这些见解不仅适用于已经深入研究这一主题的编码器模型，还适用于编码器 - 解码器甚至只有解码器的模型，并指出平衡语言中立和语言特定信息的有效权衡是关键。

Apr, 2024

通过引入印尼语、汉语、斯瓦希里语、泰米尔语和土耳其语等语言，构建了一个新的 ImageNet-style 分层协议，从本地化的角度推荐相关概念和图像，建立了一个用于多文化及多语言视觉和语言推理的数据集 MaRVL，并列举出一系列现代模型的基线，发现其跨语言性能显著滞后于英语的监督性能。

Sep, 2021

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

本文研究了跨语言模型中影响句子级别对齐的语言和非语言因素，并使用 BERT 和 BiLSTM 模型和《圣经》作为语料库进行了比较分析，结果表明，词序一致性和形态复杂度一致性是跨语言性的两个最强的语言预测因素。

Sep, 2021

本文研究使用同义词词典定义语言中的连接词汇，从而构建语言的概念网络，发现该网络具有小世界结构以及幂律连接特征，对语言学和认知科学具有借鉴意义。

Jun, 2002