本研究提出多种从统一意义表示（UMR）生成文本的方法，利用微调技术在UMR数据有限的情况下，生成的英中文文本表现优异，BERTscore分别为0.825和0.882。

本研究探讨了将统一意义表示（UMR）应用于GPT-4提示，以提升低资源语言和土著语言的翻译效果。结果表明，UMR显著改善了翻译性能，显示出其未来应用的潜力。