언어의 형태론적 복잡성이 증가함에 따라 위치 인코딩의 중요성이 감소한다.
로마니아어 명사 복합어의 의미 관계를 분류하기 위해 새로운 분류 체계를 제안하고, 이를 바탕으로 인간 평가와 신경망 모델의 자동 분류 성능을 비교 분석하였다.
퍼지 추론 시스템을 적용하여 영어 단어의 그래피미 수를 예측할 수 있으며, 이는 언어학 및 자연어 처리 분야에서 단어 구조 분석에 활용될 수 있다.
이 연구는 대규모 말뭉치를 활용하여 은유에 대한 기존 주장들을 검증하였다. 구체적으로 은유적으로 사용된 동사의 목적어는 구체성, 이미지성, 친숙성이 낮고, 감정적이고 주관적인 문장에서 은유가 더 많이 사용된다는 것을 확인하였다.
다국어 언어 모델을 미세 조정할 때 언어 간 거리가 해당 언어의 표현 공간에 미치는 영향과 교차 언어 전이 성능 간의 상관관계를 분석하였다. 이를 바탕으로 언어 거리가 먼 언어로의 전이 성능 향상을 위한 방법을 제안하였다.