该研究旨在解决阿拉伯地区的数据稀缺问题，开发真实的阿拉伯语言模型。通过提取和清洗大量阿拉伯文本，形成了1010亿词汇的数据集，推动了阿拉伯语言模型的发展。同时，介绍了CIDAR数据集、Ashaar框架、ClArTTS语音库和LANS文本摘要数据集，为阿拉伯自然语言处理提供了重要支持。

该文汇总多项阿拉伯语与日语自然语言处理研究，包括构建日语指令数据集并验证指令微调效果、利用神经检索改进古兰经检索、建设Masader等阿拉伯语数据集与超500GB语料库、开发ArBanking77意图检测、AceGPT本土化大模型及多方言BERT，并探讨文化语言差异与开放域问答。