الأساليب الحديثة لتحليل الدوائر الانتخابية هي مناهج إشراف أحادية اللغات التي تتطلب كمية كبيرة من البيانات المسمى التي سيتم تدريبها على، مما يحد من فائدتها إلى حفنة فقط من لغات الموارد العالية فقط. لمعالجة هذه المسألة في هذه المسألة لغات الموارد المنخفضة، نقترح نواعد الشبكة العصبية المتكررة عالمية (UNIRNNG) وهي متغير متعدد اللغات من نموذج قواعد الشبكة العصبية المتكررة (RNNG) المتكررة (RNNG) لتحليل الدوائر الانتخابية. ينطوي UNIRNNG على تعلم التحويل عبر اللغات لمهمة تحليل الدوائر الانتخابية. يتم إلهام بنية UNIRNNG من حيث المبدأ ونظرية المعلمة التي اقترحها نام تشومسكي. تستخدم UNIRNNG المعرفة النموذجية اللغوية المتاحة كقيم ميزة داخل قاعدة بيانات WALS، للتعميم على لغات متعددة. بمجرد التدريب على Corpus PolyGlot PolyGlot المتنوع بما فيه الكفاية، يمكن تطبيقه على أي لغة طبيعية مما يجعلها محلل الدائرة الانتخابية اللازمة للغات. تكشف التجارب أن نهج خطوط خط الأساس المتوفرة في UNIRNNG المتفوقة بالنسبة لنا أكبر من أجل معظم اللغات المستهدفة التي تم اختبارها.