本文研究在少量训练数据的情况下，如何通过数据增强、跨语言训练和转写等策略提高处理低资源语言的分析器性能。在三种语言的实验中，发现数据增强和跨语言训练都能提高性能，而将高资源语料库中的字母转写成共享的拼写规则也很有帮助。

Sep, 2019

本研究针对资源匮乏的语言环境下，针对高度分析形态的自然语言（MRLs）的依赖句法分析任务，提出了预训练的简单辅助任务方法，实验结果表明，提出的方法使得在 10 种低资源语言环境下实验得到了稳定的提高

Feb, 2021

本研究旨在评估迁移学习在增强爪哇语的依存解析中的功效。使用了包括爪哇语在内的 100 多种语言的依存树库，提出了两种学习策略：迁移学习和分层迁移学习。结果表明，我们的最佳模型采用了分层迁移学习方法，相比基准模型，UAS 和 LAS 评估指标均提高了 10%。

Jan, 2024

本文调查了低资源自然语言处理的相关方法，其中包括数据增强、遥感监视和迁移学习等技术以帮助在需要训练数据较少的情况下提高神经模型的性能，并通过说明这些方法的差异帮助选择适合特定低资源设置的技术。

Oct, 2020

本文提出在多语种低资源场景下采用语言特定的预训练和词汇扩充以适应多语种模型并使用所提出方法对四种语言进行案例研究，结果显示这些方法可以显著提高性能，特别是在最低资源的情况下，并证明了模型的预训练数据与目标语言变体之间的关系的重要性。

Sep, 2020

本研究旨在探究注意力深度学习在资源稀缺语言 —— 苏美尔楔形文字中的应用挑战，并介绍了第一个跨语言信息抽取方法，其中包括词性标注、实体识别和机器翻译。同时，开发了一个用于低资源自然语言处理的解释性工具，并重点评估人工干预。我们的方法适用于其他语言，并公开了所有软件、模型和数据集。

May, 2021

本篇论文研究了是否可以利用大规模多语言语料库（multilingual BERT）上预训练的现成双向深度句子表征，开发出一种无监督的通用句法分析器，以支持低资源语言的处理。实验结果表明，我们的方法在六种真正的低资源语言中均优于 CoNLL 2018 语言特定系统，但仍存在一些限制，如句法分析精度仍然随训练语言的变化而变化，并且在某些目标语言中，零 - shot 转移在所有测试条件下都无法成功，这引发了人们对整个方法的普适性问题的担忧。

Oct, 2019

本文提出了一种简单而有效的方法，可以在没有大量翻译数据的情况下进行跨语言的句法转移，这种方法基于三个步骤：1）推导跨语言单词簇的方法，可用于多语言解析器；2）将目标语言的词汇信息转移到源语言树库；3）将这些步骤与 Rasooli 和 Collins（2015）的密度驱动注释投影方法相结合。该方法在多个语言中实现了针对先前工作的最新进展，在只使用比利时圣经作为翻译数据的情况下，与以前的工作相比，Europarl 语料库的结果表现出额外的提升。最后，作者在通用依赖语料库的 38 个数据集上进行了结果展示。

Oct, 2016

本研究比较了两种半监督学习技术，即 tri-training 和预训练词嵌入，在依存句法分析任务中的表现。研究探讨了语言特定的 FastText 和 ELMo 嵌入以及多语言 BERT 嵌入，并选择了匈牙利语、维吾尔语和越南语等语言进行研究。结果表明，预训练词嵌入比 tri-training 更有效地利用了未标记数据，但这两种方法可以成功地结合使用。

Sep, 2021

本文提出了一种有效且资源占用较少的策略来解析混合编码数据，利用现有的单一语言标注资源进行训练，相比专业领域的方法，这些方法可以取得显着更好的结果。同时，我们还提供了一个包含 450 个印地文和英文编码混合推文数据集及其通用依存分析标注结果，用于评估这些方法。

Mar, 2017