多语言NLP使模型能够同时处理和理解多种语言，从而扩大了它们在不同语言环境中的适用性。这是使用在多语言数据集上预先训练的模型来实现的，其中不同语言的表示在共享向量空间中对齐。示例包括mBERT (多语言BERT) 和xlm-r (跨语言模型)。
这些模型利用跨语言的共享语言功能 (例如相似的语法或单词模式) 来执行翻译、情感分析和实体识别等任务。它们对于低资源语言特别有价值，因为标签数据稀缺。迁移学习进一步增强了多语言能力，因为用一种语言学习的知识可以转移到另一种语言。
应用包括跨语言搜索、机器翻译和全球客户支持系统。多语言NLP正在迅速发展，这得益于预训练模型的改进和多样化数据集的可用性，从而有可能有效地弥合语言障碍。