多词语无监督释义
提出了一种全新的多语言词向量空间的无监督学习框架，该框架可以直接捕捉不同语言之间的交互关系，从而显著提高多语种单词转换和跨语种单词相似度的效果，并且比使用跨语种资源的监督式方法表现更好。
Aug, 2018
探究了神经机器翻译 (NMT) 在英文 - 拉脱维亚语和英文 - 捷克语 NMT 系统中分配注意力和改善包含多词表达式 (MWE) 的句子的自动翻译，使用两种改进策略：自动提取的 MWE 候选句对和包含提取的 MWE 候选句的完整句子，两种方法均取得了良好的结果，其中第一种方法表现最佳，自动评估结果提高了 0.99 BLEU 点。同时还提供了用于 MWE 提取和对齐检查的开源软件和工具。
Oct, 2017
使用多语言预训练语言模型的上下文表示仅探测习语性的方法，实验发现模型规模越大在习语性探测上越有效。然而，使用较高的模型层不一定能够保证更好的性能。在多语言场景下，不同语言的融合不一致，资源丰富的语言比其他语言更具有优势。
May, 2022
为在多语境环境下准确识别多词表达式 (MWEs)，在所有第 1.2 版 PARSEME 语料库中可用的 14 种语言上对 mBERT 模型进行训练，并将侧向抑制和语言对抗性训练纳入方法中，以创建语言无关的嵌入并提高其识别多词表达式的能力，该方法在全球 MWE 识别中比 PARSEME 1.2 竞赛的最佳系统 MTLB-STRUCT 在 11 种语言中更好地实现，对于未见 MWE 识别中的 12 种语言，平均所有语言，我们的最佳方法在全球 MWE 识别上优于 MTLB-STRUCT 系统 1.23％，在未见全球 MWE 识别上优于 MTLB-STRUCT 系统 4.73％。
Jun, 2023
本文探索使用最先进的神经转换器来检测多词表达的任务， 并在 SemEval-2016 Task 10 数据集中实验评估了几个 Transformer 模型，结果表明 Transformer 模型优于基于长短期记忆（LSTM）的以前的神经模型。
Aug, 2022
本文中，我们使用 Bi-encoder 模型训练了一个过滤多词表达式候选人的模型，该模型使用锁定和上下文信息。我们在 DiMSUM 数据集上实现了最优结果，在 PARSEME 1.1 英语数据集上使用此方法获得了有竞争力的结果。同时，我们还尝试使用 Poly-encoder 模型对 MWE 进行识别和 WSD，并引入了一个修改的 Poly-encoder 结构，在这些任务上表现优于标准 Poly-encoder。
Mar, 2023
通过对多词表达式的深入调查，我们发现 Transformer 模型在捕捉多词表达式的语义上存在不一致性，主要依赖表面模式和记忆信息，并且其表示在架构的早期层中主要存在。另外，我们强调了更直接可比较的评估设置的需求。
Jan, 2024
本研究提出了一种新的无监督方法，通过使用单语数据来获得跨语言句子嵌入，产生了合成平行语料库，使用预训练的跨语言掩码语言模型（XLM）对其进行微调以得到多语言句子表示，并在两个平行语料库挖掘任务上评估了表示的质量，结果表明，这种方法可以比基准 XLM 模型获得高达 22 个 F1 点的改进。此外，我们还观察到，单个合成的双语语料库能够改善其他语言对的结果。
May, 2021
本研究旨在构建带有多语言多词表达注释的多语言平行语料库，发现机器翻译系统在处理多词表达翻译时存在的误译类型，并总结出一些错误限制规则以提高翻译质量，此平行语料库可用于机器翻译和信息提取的跨语言和多语言的研究。
Nov, 2020