本文提出了多种葡萄牙语神经编码模型，特别是基于RoBERTa架构的PeLLE模型系列，利用开放数据进行训练，并评估其在多个任务中的表现。同时，开发了支持欧洲和巴西葡萄牙语的Albertina PT-*编码器，推动语言技术研究。此外，研究探讨了无标注数据集的构建方法及其在多语言任务中的应用。

该论文提出了一种基于深度强化学习的方法解决异常检测问题，通过有限的异常样本和大量无标注数据集进行学习，并通过探索将学习到的异常扩展到未知异常。实验结果表明，该方法比五种已有方法更有效。