本研究提出了一种基于注意力机制的神经机器翻译（NMT）模型，并允许它在训练后访问整个平行句子对训练集。该模型由两个阶段组成：检索阶段和翻译阶段，实现了在源句子和一组检索的平行句子对之间的平滑翻译。在三种语言（En-Fr，En-De 和 En-Es）上的实证评估表明，该方法显著优于基准方法，并且当检索到更相关的平行句子对时，改进效果更为显著。
May, 2017
提出了一种基于自动编码器的 $k$NN-MT 方法，可以利用目标语言的单语句子构建有效的数据库来达到无监督的领域自适应翻译，从而提高翻译的准确性和可靠性。
Sep, 2021
研究探究了在微调阶段引入 kNN 预测的统计数据来提高基线翻译模型，发现通过引入 gating 机制，kNN 的真实概率和强化学习三种方法，相比于传统的微调，可以在四个标准机器翻译数据集上实现一致的改进，尤其于翻译语法关系或功能词时表现出更大的提升。
May, 2023
本文提出了一种用于领域自适应的非参数翻译解决方案 “k 最近邻机器翻译（kNN-MT）”，并通过在聚类的基础上通过对比学习的方式构建紧凑网络，提高了检索效率并且在大型数据集上取得了更好或相当的性能表现，同时对于不同领域的通用性很强。
Apr, 2022
本研究提出一种新颖的非参数在线学习方法，该方法引入了两个 k 最近邻模块，一个模块记忆人工反馈，另一个模块自适应地平衡历史人工反馈和原始 NMT 模型，实验结果表明，在 EMEA 和 JRC-Acquis 基准测试中，该方法在翻译准确性上得到了实质性的改进，并实现了更好的适应性能，需要更少的重复人工纠正操作。
该研究研究了如何在只有大型单语语料库的情况下学习翻译。提出了两种模型，一种是神经模型，一种是基于短语的模型。这些模型通过参数的精心初始化、语言模型的去噪效应和反向迭代自动生成的并行数据来提高翻译性能。在 WMT'14 英语 - 法语和 WMT'16 德语 - 英语 基准测试上，这些模型分别获得 28.1 和 25.2 BLEU 分数，比现有方法的 BLEU 分数高出 11 个分数。方法在英语 - 乌尔都语和英语 - 罗马尼亚语等低资源语言中也取得了良好的结果。
Apr, 2018
本文提出了一种基于 SMT 的新颖方法，通过跨语言嵌入映射从单语料库中诱导短语表，再将其与 N-gram 语言模型相结合，通过无监督超参数微调的变体来实现迭代反向翻译，并在 WMT 2014 中实现了超过 7-10 BLEU 点的改进，与监督 SMT 相比关闭了 2-5 BLEU 点的差距。
Sep, 2018
该论文探讨了加速最近邻机器翻译的几种方法，其中介绍了一种简单但有效的缓存策略，避免了之前出现过的类似上下文的再次检索。翻译质量和运行时间表明了这些解决方案的有效性。
本研究提出了一种全新的方法，在没有平行数据的情况下，只利用单语数据即可训练 NMT 系统。这种基于注意力机制的编码器解码器模型结合去噪和回译技术， 在 WMT 2014 的法英和德英翻译中获得了 15.56 和 10.21 BLEU 分数，且能够利用少量的平行数据来提高翻译质量。
Oct, 2017
本文提出了一种新颖的方法使用基于 5-gram KenLM 语言模型的缩放相似性分数，尤其是对于相关语言，该方法使用 Kneser-ney 平滑技术从域内数据中过滤出域外数据，以提高机器翻译的翻译质量。 此外，我们采用了其他域自适应技术，如多域、微调和迭代回译方法，以比较我们在 Hindi-Nepali 语言对上的新方法在 NMT 和 SMT 上的效果，我们的方法在多域方法上增加了约 2 个 BLEU 点，在微调 NMT 方面提高了约 3 个 BLEU 点，在迭代回译上提高了约 2 个 BLEU 点。
Mar, 2023