针对现有多语言模型在预训练过程中对多语言数据集的利用效率低，导致跨语言上下文学习能力不足，进而产生语言偏差的问题，提出一种基于交替语言数据重构方法的跨语言文本相似度模型.该方法通过对称地替换平行语料中的中英文词语，形成重构的预训练文本对，并利用上述文本对对多语言大模型mBERT(BERT-based-multilingual)进行基于数据重构的针对性预训练和微调处理.为验证该模型的可行性，在联合国平行语料数据集上进行实验，实验结果表明，该模型的相似度查准率优于mBERT和其他两种基线模型，其不仅可以进一步提高跨语言信息检索的准确性，并且可以降低多语言自然语言处理任务的研究成本.