إسناد التأليف المتبادل هو المهمة الصعبة المتمثلة في تصنيف المستندات من قبل المؤلفين ثنائي اللغة حيث تتم كتابة وثائق التدريب بلغة مختلفة عن وثائق التقييم. تعتمد الحلول التقليدية على أي ترجمة لتمكين استخدام ميزات اللغة الواحدة أو طرق استخراج الميزات المستقلة من اللغة. في الآونة الأخيرة، يمكن أيضا تدريب نماذج اللغة القائمة على المحولات مثل Bert مسبقا على لغات متعددة، مما يجعلها مرشحا بديهيا للصفوفات المصنوعة من اللغة عبر اللغات التي لم يتم استخدامها لهذه المهمة بعد. نقوم بإجراء تجارب مكثفة لقياس أداء ثلاث نهج مختلفة لتجربة إسناد التأليف الصغير باللغة الصغيرة: (1) استخدام الميزات المستقلة للغات مع نماذج التصنيف التقليدية (2) باستخدام نماذج لغة مدربة مسبقا متعددة اللغات، و (3) استخدام الترجمة الآلية للسماح بتصنيف اللغة الفردي. بالنسبة للميزات المستقلة باللغة، فإننا نستخدم ميزات النحوية العالمية مثل علامات جزء من الكلام ورسم الرسوم البيانية التبعية، ومبرز متعدد اللغات كنموذج لغة مدرب مسبقا. نحن نستخدم تعليقات البيانات الاجتماعية الصغيرة على نطاق واسع، مما يعكس بشكل وثيق السيناريوهات العملية. نظهر أن تطبيق الترجمة الآلية يزيد بشكل كبير من أداء جميع الأساليب تقريبا، وأن الميزات الأساسية في تركيبة مع خطوة الترجمة تحقق أفضل أداء التصنيف الكلي. على وجه الخصوص، نوضح أن نماذج اللغة المدربة مسبقا متفوقة من قبل النماذج التقليدية في مشاكل إسناد التأليف الصغيرة على نطاق صغير لكل مزيج لغة تم تحليلها في هذه الورقة.