本文提出了一种新的数据驱动方法来研究跨语音识别方案中的跨语言声学语音相似性，通过训练深度神经网络来将来自不同声音模型的分布转化为可直接比较的形式，并通过熵分析发现少重叠语音的语言更易于跨语言传输，在融合单语言模型方面取得了相对于单语言识别的 8％的改进。

Jul, 2022

通过研究大型语言模型的泛化能力问题以及多种提高其分布韧性的方法，本文提出了未来改进大型语言模型鲁棒性的研究方向。

Jun, 2022

本文通过全面评估最有影响力的最新大型语言模型（LLMs）在机器翻译和自动语音识别两个高使用频率应用领域上的功能，对多个高和低资源语言的地区方言进行了功能评估，并分析了地方方言差距与经济、社会和语言因素的相关性，从而为方言 NLP 领域的发展奠定基础，并通过有意识的数据收集，揭示明显的差异并寻找可能的解决途径。

Oct, 2023

本篇论文讨论了如何利用字符噪声注入方法，将近乎无资源语言翻译成英文，使其更能够适应高资源语言，并在多种语言家族的紧密相关语言对中得到了显著的优异表现。

May, 2023

通过在高资源语言中增加字符级噪音，我们提出了一种简单而有效的策略，以增强密切相关的语言之间的跨语言转移，从而提高 POS 标记和主题识别等任务的零样本转移能力。

Sep, 2021

本文提出了針對低資源語言進行神經機器翻譯系統適應的策略，基於大規模的多語言種子模型，通過將訓練擴展到相關低資源語言數據上，與高資源語言一起進行聯合訓練，實現了相似語言正則化策略，實驗表明在 4 個低資源語言環境下，BLEU 得分平均提高了 1.7。

Aug, 2018

本文针对印度语言中不足文本资源的问题，提出了一种称为 RelateLM 的利用相关语言作为中间媒介的方法，通过音译和数据增强等技术，将限制资源语言文本转化到具备足够语料的相关语言中间站，从而提高多语言模型的适用性。

Jun, 2021

该研究旨在通过使用多种语言的数据，比较不同参数设置下的模型表现，从而证明模型通用性取决于数据集的特征而不只是数据集的大小。

Jan, 2022

本研究提出了一种基于神经网络潜在能力的因子条件随机场模型，可用于语言之间的跨领域形态标注技术，在低资源语言中展现出卓越的标注准确性。

May, 2018

对于低资源语言（LRLs）来说，微调和测试多语言大型语言模型是昂贵和具有挑战性的。我们调查了微调语料库的大小、微调和测试语料库之间的领域相似性以及源语言和目标语言之间的语言相似性对模型性能的影响，结果表明领域相似性对机器翻译模型性能的预测有最重要的影响。

Feb, 2024