HLTCOE 团队在 TREC 2023 NeuCLIR 跟踪中应用了 PLAID，mT5 reranker 和文档翻译。

Apr, 2024

本文介绍了 ColBERT-X，这是一个使用 XLM-RoBERTa 编码器的多重表示稠密检索模型，用于支持跨语言信息检索（CLIR）。在几种语言的自适应文件排名任务上表现出了在传统词汇 CLIR 基线之上的显着和统计上的显着改进。

Jan, 2022

使用 Translate-Distill 框架进行跨语言信息检索 (CLIR) 已经显示出其通过翻译和塑造训练跨语言神经双重编码器模型的好处。然而，Translate-Distill 仅支持单一语言。本研究扩展 Translate-Distill 并提出了用于多语言信息检索 (MLIR) 的多语言 Translate-Distill (MTD) 方法。我们通过 nDCG@20 指标和 MAP 指标在性能上展示了使用 MTD 培训的 ColBERT-X 模型优于以前的最先进训练方法 Multilingual Translate-Train，其在 nDCG@20 上提高了 5% 到 25%，在 MAP 上提高了 15% 到 45%。我们还展示了该模型对于训练批次中语言混合方式的鲁棒性。我们的实现可在 GitHub 上找到。

May, 2024

该研究提出了一种名为 Translate-Distill 的方法，它利用交叉编码器或 CLIR 交叉编码器的知识蒸馏来训练双编码器 CLIR 学生模型。

Jan, 2024

本文介绍了 CIC NLP 为 AmericasNLP 2023 的美洲土著语言机器翻译系统共享任务提交的三种方法，其中使用了 M2M-100、mBART50 和 Helsinki NLP Spanish-English 翻译模型，总体而言，mBART 设置能够在 11 种语言中的三种语言中改善基线。

May, 2023

使用 BERT 模型在多语言语料中训练跨语言信息检索模型，实验结果显示该模型在英语查询与立陶宛语文档的信息检索任务中优于其他竞争模型

Apr, 2020

该研究通过使用六种语言模型并采用迁移学习和微调技术，开发了用于 14 种不同非洲语言情感分析的多语言模型，最终在开发和测试数据中取得了 F1 得分。结果表明跨多种语言的情感分析可以通过迁移学习和微调技术实现，该方法可以应用于其他语言和领域的情感分析任务。

Apr, 2023

我们提出了查理斯大学关于 MRL~2023 多语言多任务信息检索的系统。共享任务的目标是为多个代表性不足的语言开发命名实体识别和问题回答系统。我们针对两个子任务的解决方案都依赖于翻译 - 测试方法。首先，我们使用多语言机器翻译模型将无标签的示例转化为英文。然后，我们使用强大的任务特定模型对翻译后的数据进行推断。最后，我们将标记数据投射回原始语言。为了保持原始语言中推断标记的正确位置，我们提出了一种基于标签敏感翻译模型评分候选位置的方法。在两种情况下，我们尝试在翻译后的数据上微调分类模型。然而，由于开发数据和共享任务验证和测试集之间的领域不匹配，微调模型无法超越我们的基准线。

Oct, 2023

本研究探讨了采用神经网络翻译和预训练多语言神经语言模型是否能提升多语言信息检索 (MLIR) 技术。结果表明，使用预训练的 XLM-R 多语言语言模型以其母语进行索引，可以在索引时间大大缩短的情况下取得与神经翻译相结合的最佳效果。

Sep, 2022

本文介绍了 CIAT，一种用于多语言机器翻译的改进型 Transformer 模型，通过在多个基准数据集上的实验，我们发现 CIAT 在 64 个 66 种语言方向上性能优于强大的多语言基准线，其中 42 个方向的 BLEU 提高超过 0.5。

Apr, 2021