本文汇总多项跨语言自然语言处理研究：利用深度神经网络比较跨语言语音相似性，发现重叠较少的语言更易迁移，融合模型提升8%；提出RelateLM，借助相关语言缓解印度语料不足；将语言学概念用于低资源语言相似性分析；CLAMS评估显示单语LSTM语法表现常优于多语模型；多语表示可重建语言分类树并检测语义漂移；低资源语言表现较差；研究双语词汇识别及基于语言相似性选择迁移语言；ML-LMCL提升语音识别鲁棒性；分析相似语言分类。