تعرف مهمة تحويل نص غير قياسي إلى نص قياسي وقابل للقراءة باسم التطبيع المعجمي. تتطلب جميع تطبيقات معالجة اللغة الطبيعية تقريبا (NLP) البيانات النصية في النموذج الطبيعي لإنشاء نماذج محددة ذات جودة عالية. وبالتالي، فقد ثبت التطبيع المعجمي لتحسين أداء العديد من مهام معالجة اللغة الطبيعية على وسائل التواصل الاجتماعي. تهدف هذه الدراسة إلى حل مشكلة التطبيع المعجمي من خلال صياغة مهمة التطبيع المعجمية مشكلة وضع علامة تسلسل. تقترح هذه الورقة نهج وضع علامة تسلسل لحل مشكلة التطبيع المعجمي في تركيبة مع تقنية محاذاة الكلمة. الهدف هو استخدام نموذج واحد لتطبيع النص باللغات المختلفة وهي الكرواتية والدنماركية والهولندية والإنجليزية والإندونيسية والإنجليزية والألمانية والإيطالية والصربية والسلوفينية والإسبانية والتركية والتركية والألمانية والألمانية. هذه مهمة مشتركة في عام 2021 ورشة العمل السابعة حول النص الناتج عن المستخدم الصاخب (W-NUT) "" من المتوقع أن يقوم المشاركون بإنشاء نظام / نموذج يقوم بتنفيذ التطبيع المعجمي، وهو ترجمة النصوص غير القانونية في تعادلهم الكنسي، الذين يشتملون على بيانات من أكثر من 12 لغة. يحقق النموذج المتعدد اللغوي المقترح نتيجة ERS الإجمالية من 43.75 بشأن التقييم الجوهري ونتيجة إجمالي درجة المرفقات (LAS) من 63.12 على التقييم الخارجي. علاوة على ذلك، تحقق الطريقة المقترحة أعلى نقاط معدل تخفيض الأخطاء (ERR) من 61.33 من بين المشاركين في المهمة المشتركة. تسلط هذه الدراسة الضوء على آثار استخدام بيانات تدريب إضافية للحصول على نتائج أفضل وكذلك استخدام نموذج لغة مدرب مسبقا تدرب على لغات متعددة بدلا من لغة واحدة فقط.