本研究利用统计建模分析大规模语言数据，探讨语言结构特征的分类问题，提供新的分析工具，增强语言类型学研究的深度与广度。

本文研究了元音和谐，采用数据驱动的计算建模方法，利用信息熵度量元音的可预测性，发现神经语言模型能够捕捉多语言中的元音和谐模式。此外，词列表被视为语言类型学研究的重要资源，为低资源语言的研究提供了新的可能性。

本文探讨了利用语言数据和语言类型学特征预测跨语种语言模型性能的新方法，指出传统评估方法的局限性，并建议采用更强大的评估方案，以提高模型评估的可靠性和有效性。

本文综述语言类型学在自然语言处理中的应用，指出现有类型数据库的局限，提出将类型特征与机器学习结合。研究涵盖跨语言资源不平等、词序与形态相似性对建模的影响、M2C语言特征测试框架，以及利用类型学提升跨语言依存分析性能，并强调类型特征在低资源语言中的重要潜力。