跨语言信息检索（CLIR）使用户能够用一种语言搜索内容，并检索另一种语言的相关文档。CLIR 的核心在于弥合查询和文档之间的语言鸿沟。这通常通过翻译来实现，方法包括将查询翻译成文档语言、将文档翻译成查询语言，或者将两者映射到一个共享的语义空间。例如，如果用户用英语搜索“climate change effects”（气候变化影响），系统可能会将查询翻译成西班牙语的“efectos del cambio climático”，以查找西班牙语文档。另一种方法是使用多语言嵌入（例如来自 mBERT 或 XLM-R 等模型的嵌入），它们可以在统一的向量空间中表示多种语言的文本，从而无需显式翻译即可实现跨语言的相似性比较。
CLIR 的一个关键挑战是确保翻译准确性并处理语言特有的细微差别。通常会使用机器翻译工具（例如 Google Translate, MarianMT），但翻译中的错误或歧义会降低检索质量。例如，英语单词“bank”在西班牙语中根据上下文可能翻译为“banco”（金融机构）或“ribera”（河岸）。为了解决这个问题，一些系统将翻译与语义理解结合起来。在多种语言上预训练的多语言语言模型，如 XLM-R 或 mBERT，以一种能够捕捉跨语言相似性的方式对文本进行编码。这些模型使得用法语提出的查询能够匹配含义相关的德语文档，即使直接翻译不完全相同。混合方法（例如翻译查询然后使用语义嵌入对结果进行重新排序）有助于平衡速度和准确性。
实现 CLIR 的开发人员可以利用现有的工具和框架。例如，Hugging Face Transformers 库提供了用于嵌入或翻译的预训练多语言模型。Elasticsearch 插件（如 OpenNLP）或带有翻译处理器的 ingest pipelines 可以在搜索引擎中实现 CLIR。典型的工作流程可能包括：(1) 使用 API 或模型翻译查询，(2) 使用多语言嵌入索引文档，以及 (3) 使用余弦相似度或 ANN 库（FAISS、Annoy）查找匹配项。平均精度均值 (MAP) 或 Recall@k 等评估指标有助于衡量性能。CLEF 或 TREC 等开放数据集提供了用于测试的基准。虽然 CLIR 增加了复杂性，但将翻译与现代多语言模型相结合为构建跨语言服务用户的系统提供了一条实用的途径。