أظهر العمل السابق أن الإشراف الهيكلية يساعد نماذج اللغة الإنجليزية على تعلم التعميمات حول الظواهر النحوية مثل اتفاقية الفعل الفعل. ومع ذلك، فإنه لا يزال غير واضح إذا كان مثل هذا التحيز الاستقرائي ستحسن أيضا قدرة نماذج اللغة على تعلم التبعيات النحوية بلغات مختلفة من الناحية النموذجية. نحن هنا التحقيق في هذا السؤال في لغة الماندرين الصينية، والتي لديها نظام كتابة من مقدم من لفائف التروج، إلى حد كبير؛ ترتيب كلمة مختلفة و sparser التشكل من الإنجليزية. نحن ندرب LSTMS، ونواسيب الشبكة العصبية المتكررة، ونماذج لغة المحولات، ونماذج تحليل التلال المعلمة للمحول على مجموعات بيانات ماندرين الصينية بأحجام مختلفة. نقيم قدرة النماذج على تعلم جوانب مختلفة من قواعد اللغة الماندرين التي تقييم العلاقات النحوية والدالة. نجد أدلة منهية أن الإشراف الهيكلية يساعد في تمثيل الحالة النحوية عبر المحتوى المتداخلة ويحسن الأداء في إعدادات البيانات المنخفضة، مما يشير إلى أن فوائد التحيزات الاستقرائي التسلسل الهرمي في الحصول على علاقات التبعية قد تتجاوز الإنجليزية.