이 연구에서는 저자원 언어 이해를 향상시키기 위한 다양한 접근 방식을 탐구했습니다. 먼저, 저자원 언어에 대한 적합한 데이터가 없는 경우에도 효과적인 In-Context Learning (ICL) 및 Cross-Lingual In-Context Learning (X-ICL)을 제안했습니다. 또한, 라벨 정렬의 한계를 극복하기 위해 쿼리 정렬이라는 새로운 방법을 도입했습니다. 이 방법은 라벨 정렬보다 더 효과적으로 작동하며, 특히 X-ICL에서의 성능을 향상시킵니다. 또한, 다양한 언어 간의 의미론적 유사성을 활용한 검색 방법을 통해 X-ICL의 효과를 높였습니다. 이러한 다양한 접근 방식은 저자원 언어 이해 능력을 향상시키는 데 중요한 역할을 합니다.