تعتمد أنظمة متعددة اللغات متعددة اللغات على المفردات المشتركة التي تغطي جميع اللغات التي تغطي بما فيه الكفاية. تحقيقا لهذه الغاية، فإن النهج البسيط والمستعمل بشكل متكرر يستفيد من مفهليات الكلمات الفرعية التي تم إنشاؤها بشكل مشترك على عدة لغات. نحن نفترض أن مثل هذه المفردات هي فرعية نفسها بسبب الإيجابيات الخاطئة (الكلمات الفرعية المماثلة مع معاني مختلفة عبر اللغات) والسلبيات الخاطئة (كلمات فرعية مختلفة مع معاني مماثلة). لمعالجة هذه المشكلات، نقترح رسم الخرائط عن طريق الكلمات الفرعية ومثبتة عبر اللغات (SMALA)، وهي طريقة لبناء مخصصات الكلمات الفرعية ثنائية اللغة. تقوم SMALA باستخراج محاذاة الكلمات الفرعية باستخدام تقنية رسم الخرائط غير المزودة بعملية رسم الخرائط واستخدامها لإنشاء مراسي عبر اللغات بناء على أوجه تشابه الكلمات الفرعية. نوضح فوائد SMALA للاستدلال اللغوي للغة الطبيعية المتبادلة (XNLI)، حيث يحسن تحويل صفرية إلى لغة غير مرئية دون بيانات مهمة، ولكن فقط من خلال تقاسم تضييق الكلمات الفرعية. علاوة على ذلك، في الترجمة الآلية العصبية، نوضح أن مفردات الكلمة الفرعية المشتركة التي تم الحصول عليها مع Smala تؤدي إلى أعلى درجات بلو على أحكام تحتوي على العديد من الإيجابيات الخاطئة والسلبيات الخاطئة.