本研究针对历史土耳其语这一在计算语言学领域中尚未被充分探索的领域，提出了基础资源和模型。研究中首次推出了历史土耳其语命名实体识别数据集HisTR和首次建立的Universal Dependencies语法树库OTA-BOUN，以及利用这些数据集训练的变压器模型，显著提高了对历史土耳其语的计算分析能力，为今后的研究提供了基准和契机。

本研究旨在填补土耳其语词根化研究中对词义敏感性缺失的空白，提出了一种结合双向LSTM和土耳其BERT模型的创新方法，能够同时进行词根识别和语法标记。研究结果表明，该模型在准确性上超越了SIGMORPHON 2019竞赛的结果，对土耳其语自然语言处理领域具有重要影响。

GECTurk WEB是一个在线平台，专注于检测和纠正土耳其语语法错误。它不仅能识别常见错误，还提供解释和反馈。研究显示，用户友好性得分为88.3，80%的参与者认为该平台在学习语法规则方面有显著帮助，具有重要的教育价值。

本文介绍了多个语言模型评估基准，包括中文的TMMLU+和韩语的KMMLU，指出现有模型在多语言理解和推理方面仍有显著改进空间。研究表明，尽管多模态模型有所进展，但在特定领域知识掌握上仍面临挑战。这些基准测试旨在推动语言模型的本土化和性能提升。

本文探讨了土耳其语自然语言处理的挑战，比较了不同语言模型的性能，并强调了构建大规模土耳其语语料库的重要性。研究表明，尽管模型规模较小，但在特定任务上仍表现良好。此外，文章还提到其他语言模型的开发与评估，旨在推动小语种的机器翻译和生成模型研究。

使用有机数据驱动的方法，通过插入文本，并通过清理用于进行训练的数据，构建土耳其语语法错误校正数据集，并在两个土耳其语语法错误校正测试集上达到最新的成果，同时证明了该方法在训练语言模型时的有效性。

本文综述了土耳其语的语料库和词汇资源，强调公开可用的资源及其数据缺口。研究涉及语码切换、自动词汇简化、少数民族语言技术及历史语料库的处理方法，旨在推动土耳其语言学和自然语言处理的发展。

本研究探讨了基于预训练语言模型的动态情境词向量，提出的CBOW训练方法提高了文本嵌入的计算效率，并结合静态与上下文嵌入改善多语言表示。评估结果显示，基于神经网络的词嵌入方法在捕捉语言语义和句法规律方面优于传统方法。

研究人员开发了专为资源稀缺的土耳其语设计的语言模型TURNA，在自然语言理解和生成任务中表现出色，与其他多语言模型竞争力相当。

使用BPE分词工具在土耳其语语料库上预训练RoBERTa模型，优于BERTurk模型在词性标注任务中，但在IMST数据集上表现不佳。在土库曼语的XTREME数据集上的命名实体识别任务中获得竞争性分数。公开了预训练模型和分词工具。

由于土耳其方面训练句子向量所需的高质量数据集有限，研究人员提出了一种通过两个连续阶段对预训练的编码-解码模型进行微调的方法。这种方法在有限的目标语言数据集上能够以高准确率在短时间内进行微调。

本研究介绍了一种灵活可扩展的合成数据生成流程，应用于土耳其语，生成了13万句高质量平行句子。使用神经机器翻译、序列标注和前缀调参等三种基线模型，取得了良好的结果，并对领域外数据集进行了详尽实验，获得了有关所提方法的可迁移性和鲁棒性的深入见解。通过发布数据集、基线模型和合成数据生成流程，鼓励进一步研究土耳其语错误检测和纠正。

该研究使用自动翻译工具将土耳其编程指南的语料库从2,000篇文章扩充到52,000篇，并实施了强大的基准模型。研究发现，针对步骤指令文本的语言专用模型在大多数任务上始终优于多语言模型。