本研究针对桑塔利语缺乏翻译模型的问题，探讨了基于现有桑塔利语语料库构建翻译模型的可行性。通过使用mT5变换器和数据增强，研究表明桑塔利语和英语的平行语料在低资源环境下取得了积极成果，证明了迁移学习对桑塔利语言的有效性，并展示了该模型的潜在影响。

研究分析了分词对多语种语言模型形态知识的影响，比较了mT5和ByT5在不同语言上的形态学理解。结果表明，中晚层编码的形态信息显著影响模型表现，尤其在处理不规则语言时，增加预训练数据能提升效果。

基于现代自然语言处理模型，该研究提出了一种针对阿拉伯文教科书的文本摘要系统，通过评估和提取巴勒斯坦课程中 11 年级和 12 年级生物教科书中最重要的句子，为学生和教师提供了准确有用的摘要，旨在解决阿拉伯文文本摘要的需求，并丰富了该领域的研究与发展。