本文提供了一种使用视觉空间中的多模态支点改善图像描述的统计机器翻译方法。通过在一个用目标语言描述的图像数据库中执行图像检索，并使用最相似图像的描述进行跨语言重新排序，达到优化的效果。本方法不依赖于大量域内平行数据的可用性，而仅依赖于大量单语言字幕图像数据集的可用性，以及用于计算图像相似性的最先进的卷积神经网络。我们的实验评估显示，与强基线相比，我们的方法提高了 1 个 BLEU 分数。

Jan, 2016

介绍了基于枢轴语言的神经机器翻译的联合训练算法，通过提出三种方法来连接两个模型并在训练期间使其相互交互，实验表明，与独立训练相比，源 - 枢轴和枢轴 - 目标模型的联合训练在各种语言中都取得了显著的改进。

Nov, 2016

本文通过基于 Transformer 的语言模型提出了一种利用多语言平行文本自动生成同义词的简单统一模型，可以在一步中实现无监督同义词生成。该模型相较于中文中的折叠法方法，其生成的同义词更加相似，并且能够在大规模未对齐的语料库上进行预训练。同时，利用噪声自编码器机制还可以提高模型的多样性和鲁棒性。实验结果表明，该模型在同义词关系、多样性、流畅度和效率等方面均优于折叠法。

Nov, 2019

本文介绍了一种用于匹配不同语言中的图像和句子的多模态多语言表达式学习模型，其目的是提高多语言版本的图像搜索和理解，在图像描述排名及语义文本相似度方面实现了最先进的性能。

Jul, 2017

本研究探讨如何利用视觉内容实现无监督多模态机器翻译领域的降歧和提升潜空间的对齐度。该模型采用多模态反向翻译，具备伪视觉枢轴功能，实现了多语言视觉 - 语义嵌入空间学习和视觉轴描述补充弱监督。实验证明该模型显著超越了最先进的方法，并能在测试时很好地进行泛化。

May, 2020

本文提出了一种基于零资源的神经机器翻译方法，该方法假设平行句子在第三种语言中生成的可能性相近，借助于一种现有的基于枢轴语言的 NMT 模型进行指导，在没有平行语料库的情况下训练源语言到目标语言的 NMT 模型。实验结果表明，该方法在各种语言对上能够显著提高 BLEU 值 3.0 点以上。

May, 2017

本文提出了三种有效的预训练策略来提高神经机器翻译的性能，通过使用一种中间语言来实现对原语言和目标语言对之间关系的增强，从而在 WMT 2019 的 法德和德捷语任务中超过了多语言模型，同时优化了零样本 / 零资源情境下的翻译效果。

Sep, 2019

通过利用音译和语言相似性，本研究构建了一个单一编解码器神经机器翻译系统，用于 Dravidian-Dravidian 多语言翻译和零翻译；通过限制词汇表使用优化传输技术，该模型在训练语言方向的 50％上达到了与大型基于引导的模型相差 3 个 BLEU 的分数。

Aug, 2023

本文提出一种简单的迭代训练过程，利用系统直接生成的翻译对零 - shot 方向进行翻译，以及原始并行数据，来重新训练多语言网络，有效提高了多语言模型的 BLEU 分数，并且在非零 - shot 语言方向上的性能也略有提升。

Nov, 2018

本文提出了一种基于视觉信息的零样本释义生成模型 ViPG，它利用图像的引导作用，通过联合训练图像字幕模型和释义模型，生成具有良好相关性、流畅性和多样性的释义，表明图像作为零样本释义的一种引导方式具有潜在前景。

Jan, 2022