本研究探讨了深度学习中嵌入初始化方法对自然语言处理任务的影响，发现预训练嵌入优于随机初始化，且高方差初始化会影响网络性能。研究分析了预训练词向量在低资源翻译中的提升效果，并提出了改进语言模型的有效方法，通过优化嵌入权重和参数分配，显著提高了模型在多语言任务中的表现。