通过将跨语言实体对齐问题转化为分配问题，我们提出了一种无需神经网络的令人沮丧的简单但有效的无监督实体对齐方法 (SEU)，在所有公共数据集上甚至击败了先进的监督方法，并具有高效性、可解释性和稳定性。

Sep, 2021

本文研究使用基于嵌入的方法将不同语言的实体编码到同一向量空间中，并提出使用预训练的多语言 BERT 模型来融合各个语言中的实体描述，以寻找源语言和目标语言之间相应实体的方法。结果表明，该方法在两个基准数据集上明显优于现有系统。

Oct, 2019

本研究探讨使用单词和句子对齐技术以及匹配算法来对来自特定多个语言的 Wikidata 实体标签进行对齐，并展示使用该技术能显着提高信息一致性的 F1 得分，尤其是使用句子嵌入技术的方法，这将可以用于机器翻译等领域。

Jun, 2022

本文提出了一种基于跨语言跨度预测的新型监督词对齐方法，使用基于多语言 BERT 的 SQuAD v2.0 风格问答任务解决了此问题，并在中英、日、德、罗、法等五个词对齐数据集上实验证明，该方法显著优于以前的监督和非监督方法，而无需使用双语语料进行预训练。

Apr, 2020

本文提出一种新的方法，使用无监督机器翻译的方法生成合成平行语料库，进而提取双语词汇表。该方法可与任何词向量和跨语言映射技术一起使用，并且除了用于训练词向量的单语语料库外，不需要任何其他资源。在评估方面，与最近邻和 CSLS 技术相比，该方法在标准 MUSE 数据集上提高了 6 个准确度点，确立了新的最先进技术。

Jul, 2019

提出一种基于多语言预训练模型的词语对齐方法，通过在浅层中利用共享的自注意力模块，将源语句和目标语句单独编码，而在较高层通过交叉注意力模块显式地构建跨语言交互，达到提高词语对齐质量的效果。通过采用两阶段训练框架，实现对模型的有效训练，实验结果在五对语言中有四对的性能达到了最新水平。

Oct, 2022

本研究提出了一种新的跨语言词和实体联合表示学习方法，通过多语言知识库进行远程监督，利用两种正则化方法和知识和跨语言关注降低噪声， 实验结果定性和定量证明了该方法的显著性。

Nov, 2018

本文提出了多语言语言模型与深度语义对准（MLMA），用于产生跨语言标注的语言无关表示，方法不需要平行数据或一个词一个词匹配，只需要单语语料库，并利用深度上下文表示。实验结果表明，本方法在欧洲语言以及英语和汉语等远距离语言对上实现了新的最新 NER 和 POS 性能。

Oct, 2019

本文研究利用基于嵌入的方法，利用多语言知识图谱上实体的文字描述，通过共训两种嵌入模型，即一个多语言知识图谱嵌入模型和一个多语言文字描述嵌入模型，进行半监督学习。实验结果表明，该方法在实体对齐任务中的性能随共训迭代而提高，最终明显优于之前的方法。此外，该方法具有零样本实体对齐和跨语言知识图谱完成的良好能力。

Jun, 2018

该论文将主题实体图引入跨语言知识图谱对齐，通过图匹配和基于图注意力的模型来进行相似实体的匹配，实验证明该方法比现有的方法表现更好。

May, 2019