本研究提出了一种新的多语言训练范式LDP，旨在提升多语言视觉信息提取模型在非英语场景中的表现。通过有效利用单语预训练数据，LDP增强了跨语言泛化能力。实验结果表明，LDM模型在各项评估中超越了现有模型，并在单语言基准测试中表现出竞争力。

该论文综述了国际音标（IPA）在语音处理中的应用，涵盖多语言语音转录、生物声学模型、低资源ASR、失传语言解密及跨模态语音识别等研究，指出IPA能提升跨语言泛化能力并减少监督数据需求。

该文综述多语言预训练模型研究，涵盖FinEst BERT、CroSloEngual BERT等三语模型，在命名实体识别、词性标注和依存句法分析等任务上提升性能；并介绍跨语言学习、多语言微调、GreenPLM、XTREME基准、MultiFiT及跨语言后训练等方法，以提升跨语言泛化能力并降低资源消耗。