本研究分析了2014至2024年间105项关于约鲁巴语在自然语言处理中的研究，指出数据标注不足和模型可用性低等问题，为推动约鲁巴语及其他非洲语言的NLP发展奠定基础。

本研究提供了一个英语-约鲁巴语的评估数据集，旨在弥补高资源语言与低资源语言之间的评估差距。结果表明，约鲁巴语在自动评估中明显落后于英语，尤其在长文本理解方面，反映出英语大型语言模型在约鲁巴语阅读理解上的局限性。