نقدم السيد Tydi، وهي مجموعة بيانات مرجعية متعددة اللغات لاسترجاع أحادي اللغات في أحد عشر لغة متنوعة من الناحية النموذجية، مصممة لتقييم الترتيب مع التمثيلات الكثيفة المستفادة.الهدف من هذا المورد هو أن يحفز البحث في تقنيات استرجاع كثيفة باللغات غير الإنجليزية، بدافع من الملاحظات الحديثة أن التقنيات الحالية لتعلم التمثيل تؤدي سيئة عند تطبيقها على بيانات خارج التوزيع.كنقطة انطلاق، نحن نقدم خطوط خطوط خطوط البيانات الخاصة بهذه البيانات الجديدة القائمة على التكيف متعدد اللغات من DPR التي نسميها MDPR ".تبين التجارب أنه على الرغم من أن فعالية MDPR أقل بكثير من BM25، إلا أن تمثيلات كثيفة يبدو أنها توفر إشارات ذات أهمية قيمة، وتحسين نتائج BM25 في Sparse - الهجينة الكثيفة.بالإضافة إلى تحليلات نتائجنا، نناقش أيضا التحديات المستقبلية وتقديم جدول أعمال بحث في استرجاع كثيف متعدد اللغات.يمكن تنزيل السيد Tydi في https://github.com/castorini/mr.tydi.