《A Multi-task Approach to Learning Multilingual Representations》是美国南加州大学发表于 ACL 2018 的一篇论文。该论文提出了一种学习多语言分布式文本表示的多任务建模方法，通过训练多语言 skip-gram 模型和跨语言句子相似度模型共同学习词和句子嵌入。其架构可以使用单语料库和句子对齐的双语料库来学习多语言嵌入，覆盖的词汇量明显大于单语料库。在一个标准的跨语言文档分类任务的实验结果表明，这种方法显示出一定的竞争性，并且在有限的资源情况下依然有效。