该文综述低资源语言的形态与词性标注研究，涵盖跨语言迁移、多任务学习、神经机器翻译中嵌入语言特征、Transformer及多语言学习等方法。研究表明，引入句法和形态信息可提升标注与翻译质量，多语言学习性能随语言数量增加而稳定提升。