本文研究了在数据稀缺场景下快速获取监督学习标签的挑战，提出了一种新颖的分层符号森林消化算法（DAHSF），该算法结合文本规范化和语义解析，显著优化了模型大小和内存使用，提升了执行速度，具有良好的应用前景。

本研究提出了一种基于ByT5和mT5架构的序列到序列模型，旨在解决卢森堡语文本中的拼写变异问题。该模型通过真实数据训练，显示出在文本规范化方面的优势，展现了在缺乏标准化数据时进行自然语言处理的潜力。

本研究探讨了领域适应技术在历史文本处理中的应用，特别是在词性标注和文本规范化方面。通过深度学习模型和多任务学习，提升了模型性能。研究分析了不同语言的历史拼写规范化方法，强调了训练数据的重要性，并提出在规范化过程中需谨慎，以保留文本特性。