本文介绍了一种针对低资源语言的机器翻译和语音识别技术，提出了基于词汇替换和数据增强的方法，以解决词汇缺失问题。研究表明，通过双语词表整合和声学增强，可以显著提高翻译和识别的准确性，特别是在处理未登录词时。

本文介绍了多项自然语言处理研究，包括词汇替换、语义词汇表构建、多语言词义消歧基准测试和基于预训练模型的语义判断任务。这些研究旨在提升模型性能，推动多语言理解和应用的发展。

本文研究了生成式大型语言模型在跨语言适应中的有效性，发现跨语言词汇适应可提升推理速度达271.5%。提出了多种技术以改善低资源语言的性能，包括词汇替换和嵌入重初始化。实验表明，持续训练和任务特定微调能提高语言理解和下游任务性能，而词汇扩展效果有限。