本研究针对乌尔都语教育领域命名实体识别（NER）不足的问题，提出了一种新的数据集EDU-NER-2025，专注于教育相关的重要实体。通过详细描述标注过程、规范及挑战，研究分析了乌尔都语正式文本中特有的语言学挑战，为未来的NER研究提供了重要资源和方法论基础。

本研究针对CoMeDi共享任务的分歧排名子任务，提出了一种新方法，利用paraphrase-xlm-r-multilingual-v1模型生成句子嵌入，并结合深度神经回归模型。优化后的系统在Spearman相关性上表现出竞争力，强调了多语言环境中处理判断差异的重要性。

本文讨论了在线性别歧视检测中的方法，包括使用GloVe嵌入、基于transformer的深度学习模型和数据清理增强方法。预训练transformer模型在性能上有显着改进。

我们使用适配器框架基于参数高效的微调开发了一种简单、统一和计算轻量级的方法，应用于古代和历史语言的词嵌入评估，形态标注，POS 标记，词义化和字符和词级别的填充等任务，并在所有任务和 16 种语言上均匀应用了相同的适配器方法。我们的研究结果显示了在现代语言上预训练的语言模型通过适配器训练可以适应历史和古代语言的可行性。