使用地理标记微博数据集对西班牙语言的地区变体进行了大规模分析，发现该语言分为两个超级方言，包括城市语言和更具区域特色的农村和小城镇语言的不同形式。

Jul, 2014

该研究介绍了一种新的计算技术，用于检测和分析语言中的地理变异，并使用统计学方法识别特定于地区的显著差异。通过神经语言模型学习单词表示，以捕捉地理区域内的不同语义，该方法是第一种明确考虑偶然变异的方法，同时检测单词含义区域变异。研究使用两个大规模在线数据集进行验证，揭示了多个地理分辨率级别的语言变化的有趣方面。最后，使用该模型，我们提出了一种语言语义相似度的度量标准，并发现在100年的时间里，在语义层面上，英式英语和美式英语的差异在缩小。

Oct, 2015

本文针对语言变化的另一方面——声音变化进行了研究，提出了一种可以通过比较不同时期的分布距离来捕捉声音变化的理论，并通过PPMI字符嵌入比较并验证了这一理论，在丹麦历史文献中成功找到了若干个相关的语音变化。该方法可以用于探究一些未解决的问题。

May, 2022

本文分析了基于句法表示的方言分类器在空间和时间上的稳定程度，并构建了一个测试集，评估了12种英语方言在3年内随时间变化的分类准确性和语法变化速率。通过在语用建构语法范式（CxG）中制定的句法表示，可以识别在时间和空间上发生语法变化的地区。本文的主要贡献在于表明严格评估方言分类模型可用于发现空间上的变异和时间上的变化。

Sep, 2022

本文研究使用不同区域英语的嵌入空间的变化，并控制嵌入的不稳定性。实验得出结论：培训数据中的方言会对生成的嵌入空间产生显著的影响，并且这种方言差异在词汇的特定部分尤其容易出现变化。这表明方言之间存在语义上的差异，除了之前研究所述的词汇和句法差异。

Mar, 2023

这篇论文对德国ic低资源语言变体的可用语料库进行了系统性调查，发现手工注释的语言资源稀缺，大多数仅涵盖形态和句法，但活跃的研究社区正在不断发展。作者还特意分享了超过80个语料库的大概率浏览与查看。

Apr, 2023

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

该论文调查了自然语言处理中方言的重要性，描述了不同方言数据集和方法，对方言的研究超过了仅仅方言分类的工作，对构建具有公平性的语言技术有重要意义。

Jan, 2024

基于英语和德语的议会辩论文献，本研究使用五个依赖解析器对句法语言变化进行历时趋势分析，包括线性依赖距离和其他与依赖距离最小化相关的度量标准，结果表明在不同的度量标准下，句法语言变化在英语和德语中具有类似趋势，且变化更频繁出现在句子长度分布的两端，这是一项使用现代自然语言处理技术的英语和德语句法语言的最广泛分析。

Feb, 2024

使用DIALECTBENCH评估自然语言处理系统在标准和非标准方言上的性能差异，为语言技术的发展提供了综合视角。

Mar, 2024