为了提高多语言 Sentence Transformer 在特定语言上的性能，首先需要解决数据质量和数量问题。对于训练数据有限或与英语等主导语言存在结构差异的语言，多语言模型的表现通常会较差。首先，验证目标语言在模型的训练数据中是否有足够的代表性。如果不足，可以使用该语言的特定领域或通用文本来扩充数据集。例如，如果处理爱沙尼亚语等资源稀缺语言，可以收集公开可用的语料库（如新闻文章、维基百科条目），或使用机器翻译生成与高资源语言配对的合成平行句子。确保翻译数据的准确性，因为劣质翻译会引入噪声。此外，过滤掉低质量或不相关的文本，以避免扭曲嵌入。
接下来，在目标语言的任务特定数据上微调模型。预训练的多语言模型是通用型模型，因此在与您的用例（如语义相似性、检索）对齐的标注数据上进行微调可以显著提升性能。例如，如果您的任务涉及对泰语客户支持工单进行聚类，则在标注了语义相似性的泰语句子上对模型进行微调。如果标注数据稀缺，可以利用跨语言迁移：在高资源语言数据（如英语）上进行训练，并与目标语言的翻译或对齐数据配对。像 Hugging Face datasets 这样的工具可以帮助管理和平衡多语言数据集。确保微调过程通过在训练批次中包含多种语言来保留多语言能力。
最后，优化目标语言的预处理和分词。许多多语言模型使用在混合语言上训练的子词分词器（例如 WordPiece），这可能会以次优的方式分割某些文字系统或形态的词汇。例如，像芬兰语这样的粘着语或像日语这样脚本丰富的语言可能会受益于自定义分词规则或切换到特定语言的预分词器。测试替代分词器（例如日语的 MeCab），并在下游任务中比较嵌入质量。此外，通过处理变音符号、大小写或脚本变体（例如将繁体中文转换为简体中文）来规范化文本，以减少稀疏性。使用特定语言的基准（例如用于自然语言推理的 XNLI）或自定义验证集来严格评估更改，以隔离改进效果。