NLP通过支持多种语言，方言和文化背景来确保全球应用程序的包容性。mBERT和xlm-r等多语言模型使用共享表示来处理不同的语言，从而实现跨语言边界的翻译、情感分析和总结等任务。例如，Duolingo和Google Translate等应用程序使语言学习和交流在全球范围内变得更加容易。
包容性还涉及解决代表性不足的语言或方言。NLP研究的重点是通过利用迁移学习，跨语言嵌入和协作数据集创建来为低资源语言创建模型。例如，FLORES数据集促进了机器翻译的包容性。
性别中立且具有文化意识的NLP系统可防止全球应用中的偏见。像去偏置嵌入和确保上下文感知输出这样的努力有助于公平。通过在特定区域的培训数据和微调模型中优先考虑不同的代表性，NLP促进了在全球范围内公平获取技术和信息。