Naukowcy z zespołu pracującego nad QuanLing rozszerzyli swoją metodę do czterech języków romańskich: francuskiego, portugalskiego, hiszpańskiego i włoskiego, aby przetestować jej zastosowanie poza wcześniej badanymi północnymi językami germańskimi. Framework łączy trzy podejścia: pomiar odległości embedding'ów zdań przy użyciu modelu LaBSE, analizę fragmentacji tokenów z czterech tokenizatorów BERT oraz ocenę wzajemnej zrozumiałości poprzez predykcje modelu mBERT.
Wyniki analiz są spójne i interesujące. Португальski i hiszpański wykazały się najmniejszą odległością (0.0229), co odzwierciedla ich bliskie pokrewieństwo historyczne i lingwistyczne. Z drugiej strony, francuski i włoski okazały się najdalej od siebie rozwinięte (0.0338). Porównanie rang z modelu LaBSE i mBERT wykazało zgodność w 4 z 6 par języków, co sugeruje niezawodność metody niezależnie od konkretnego modelu językowego. Zauważono, żeLanguages romańskie wykazują szerszą bezwzględną rozpiętość odległości niż języki północnogermańskie (0.011 versus 0.008), ale porównywalne względne proporcje, co jest spójne z dłuższym czasem rozbieżności między tymi językami.
Francuski wyróżniał się znacznie wyższą przewidywalnością w testach MLM (36.12% dokładności top-1 w porównaniu do 29.28% dla włoskiego), co może odzwierciedlać jego pozycję w modelach pretrainowanych. To badanie potwierdza uniwersalność frameworku QuanLing do pomiaru odległości między blisko spokrewnionymi językami z różnych gałęzi Indo-Europejskich i otwiera możliwości dla bardziej systematycznych badań ewolucji języków.