本文回顾了低资源语言在自然语言处理中的研究进展，分析了数据不足和质量问题的影响，探讨了语言适配器的有效性，并提出改进建议。研究强调了对低资源语言的理解和资源开发的重要性，以推动该领域的发展。

SwissBERT是一个专为瑞士语言（德语、法语、意大利语和罗曼什语）设计的掩模语言模型，旨在提升自然语言理解能力。该模型通过语言适配器优化，适合处理瑞士相关的新闻文本，并在多语言任务中表现出色，尤其在金融文本分析方面效果显著。

本文综述语言适配器在多语言模型中的作用。研究表明，目标语言适配器的效果因任务、语言和模型而异，保留源语言适配器往往更优，移除影响不大。相关方法包括超适配器、语言家族适配器、轻量适配器及多域适配器，可减少参数、促进跨语言迁移并提升性能。