يتخلص يدويا على بنك Treebank هو تستغرق وقتا طويلا وكثيفة العمالة. نحن نقوم بإجراء تجارب تحليل التبعية عبر اللغات المتبادلة، حيث نربع المحلل المحلل على لغة واحدة واختبار لغتهم المستهدفة. كحالة الاختبار الخاصة بنا، نستخدم Xibe، لغة تجميل أقل من الموارد
. نفترض أن اختيار لغة مرتبطة ارتباطا وثيقا لأن لغة المصدر ستوفر نتائج أفضل من الأقارب البعيدين. ومع ذلك، ليس من الواضح كيفية تحديد تلك اللغات ذات الصلة عن كثب. نحن نحقق في ثلاث طرق مختلفة: اختيار الأقرب من اللغة النموذجية، باستخدام Langrank، واختيار اللغة الأكثر مماثلة تعتمد على الحيرة. نقوم بتدريب نماذج تحليل اللغات المحددة باستخدام udify واختبار على أنواع مختلفة من بيانات Xibe. تظهر النتائج أن اللغات المختارة بناء على التصنيفات وعشرات الحيرة تتفوق على تلك المتوقعة من قبل Langrank؛ اليابانية هي لغة المصدر المثلى. عند تحديد لغة المصدر، فإن القرب من اللغة المستهدفة هو أكثر أهمية من أحجام التدريب الكبيرة. يتأثر التحليل أيضا بخلافات النوع، لكنها لها تأثير ضئيل طالما أن البيانات التدريبية على الأقل معقدة مثل الهدف.
