本文探讨了TransliCo框架中转写对多语言预训练语言模型（mPLM）性能的影响。研究表明，转写显著提升了低资源语言的表现，并在多个基准测试中提高了跨语言表示的相似度。MTrans框架和MiLMo模型在处理少数民族语言和未知脚本时表现优异，解决了多语言模型在这些领域的不足。