本研究评估大型语言模型（LLMs）在低资源语言（如马拉地语）中的应用，特别是在情感分析、新闻分类和仇恨言论检测任务上的表现，结果显示其效果显著不足。

本研究探讨大型语言模型在处理网页新闻时的常识推理不足问题，提出通过提取新闻关系元组并结合隐含知识构建知识库进行分类的方法。实验结果显示，该方法在新闻分类任务中表现优异，具有显著潜力。