本文探讨了将形态学表示集成到概率语言模型中的方法，展示了模型在词相似性任务上的优越表现和困惑度降低。研究表明，模型的通用性与数据集特征相关，且大型语言模型在不同语言中的形态能力存在局限性。实验发现，位置编码的重要性随语言形态复杂性变化，不同形态结构的语言表现出聚类现象。

本文介绍了一种结合反事实推理和脑组织分割辅助任务的深度学习框架（DeepPWML），用于准确分割点状白质病变。该框架通过学习点状白质病变的细粒度定位和形态学表示来实现精确的定位和分割。