多语言 NLP 使模型能够处理和理解多种语言的文本，通常使用单一的统一架构。 这是通过在来自各种语言的数据上训练模型来实现的，使它们能够学习共享的模式和语言特征。 例如，模型可以同时在英语、西班牙语和中文文本上进行训练，使用诸如多语言嵌入或跨语言迁移学习之类的技术。 这些模型通常依赖于处理各种脚本的标记化方法（例如，BPE 或 SentencePiece）将文本分割成跨语言的通用子词。 通过在训练期间将模型暴露于多种语言，它可以更好地泛化，特别是对于数据有限的语言。
一项关键技术是使用共享嵌入空间，其中来自不同语言的单词或子词被映射到公共向量空间。 例如，多语言 BERT (mBERT) 模型使用共享词汇表和 Transformer 架构来表示 104 种语言的文本。 在训练期间，该模型通过处理平行句子或利用上下文来学习对齐跨语言的相似概念——比如英语中的“cat”和西班牙语中的“gato”。 另一种方法是跨语言迁移：在资源丰富的语言（例如英语）上训练的模型在资源较少的语言（例如斯瓦希里语）的较小数据集上进行微调。 像 XLM-R（RoBERTa 的变体）这样的工具使用这种策略，在跨语言的命名实体识别等任务上取得了强大的性能，而无需每个任务的特定数据。
实施多语言 NLP 的开发人员通常使用来自 Hugging Face Transformers 等库的预训练模型，这些库为翻译或情感分析等任务提供 API。 例如，开发人员可以使用 transformers 库来加载 XLM-R，并以最少的代码更改对德语、法语和日语的文本进行分类。 挑战包括处理具有不同语法结构或脚本的语言（例如，从右到左的语言，如阿拉伯语）并确保跨语言的平衡性能。 评估通常涉及诸如 XNLI（跨语言自然语言推理）之类的基准测试，该基准测试可测试模型在 15 种语言中推广逻辑的能力。 虽然多语言模型减少了对特定于语言的系统的需求，但它们可能需要在目标语言上进行微调以优化准确性，特别是对于像芬兰语或土耳其语这样在形态上丰富的语言。