本论文提出一种结合了回译和多语言神经机器翻译技术的新技术，通过为一个语言对训练一个模型来改善在低资源和跨领域情况下的机器翻译效果，并且能显著降低培训和部署成本。
May, 2018
即使有深度学习和大规模语言建模的最新发展，对于低资源语言的机器翻译任务仍然是一个挑战。我们提出了一种训练策略，依赖于从单语语料库中挖掘的伪平行句对和从单语语料库中反向翻译的合成句对。我们尝试了不同的训练计划，并在基于仅反向翻译数据训练的基线上实现了高达 14.5 BLEU 分（从英语到乌克兰语）的改进。
Oct, 2023
本研究提出了一种基于双语词典的数据增强技术，使得机器翻译模型能够扩展词汇表而不会影响低资源环境下的合成句子的质量，我们的方法在性能上表现出可观的改进。
Apr, 2020
本论文研究如何使用语言重叠来进行翻译，在仅有少量单语数据的情况下，结合去噪自编码、回译和对抗性目标，提出了一种名为 NMT-Adapt 的方法，实现了对低资源语言的翻译的提高。
May, 2021
本研究针对神经机器翻译中的迁移学习方法展开研究，发现在源语言和目标语言间无或很少平行语料时，配合的语言与源语言词序差异会对迁移学习的效益产生负面影响。为了解决这种差异性，我们提出预先调整辅助语言句子的次序以便与源语言统一词序并对父级模型进行训练。实验表明，消除差异性对于提高翻译质量来说具有显著的改善作用。
Nov, 2018
本研究提出了一种以数据增强为基础的方法，针对低频词汇在合成的新语境中生成新的句子对，以提高神经机器翻译系统的翻译质量。在模拟低资源环境中的实验结果显示，相对于基准和回译方法，我们的方法能够提高翻译质量，最高可提高 2.9 BLEU 分数。
May, 2017
本文对低资源神经机器翻译进行了调查，并根据所使用的辅助数据将相关作品分为三类：利用源语言和 / 或目标语言的单语数据，利用来自辅助语言的数据以及利用多模态数据。该调查有助于研究人员更好地理解该领域，鼓励他们设计更好的算法，也有助于帮助行业从业者选择适合其应用程序的算法。
Jul, 2021
利用自训练策略改进 Neural Machine Translation（NMT）模型，通过反向翻译技术来生成高质量的合成数据以训练标准翻译模型，可提高低资源下的翻译品质，提高翻译模型的 BLEU 值。
Jun, 2020
本文介绍一种半监督的方法来解决低资源语言机器翻译的问题，通过增强高质量的句子对和使用基于 SentenceBERT 的过滤器来提高数据质量，将交叉熵损失和 KL 散度相结合，特别是通过伪目标句子实现无监督训练，实验证明该方法可以显著提高 NMT 基线性能
Apr, 2023
本文研究通过引入更多本地依赖关系和使用单词对齐来学习翻译过程中的句子重新排序，在低资源语言中使用神经机器翻译 (NMT) 模型，产生仅使用 7 万个训练数据令人满意的翻译结果。
Aug, 2017