本文研究了增强语言模型预测能力的方法，包括潜在语义分析（LSA）和RNN模型的应用。结果表明，使用LSA和多语言词嵌入显著提升了模型性能，尤其在短文本处理和语义消歧方面表现突出。同时探讨了传统与现代语言模型在自然语言处理中的应用关系。

通过语言链构建多语言词嵌入，消除单语词嵌入的弱点，提高性能。改进低资源目标语言的双语词典感应。中间语言和多语言空间的锚点都很重要。