本文提出了一种神经机器翻译方法，通过将文本领域视为不同的语言并使用多语言 NMT 方法创建多领域翻译系统，从而实现在单个模型中支持多个领域，我们的方法在翻译质量上有显著提高。同时探究了预先指定文本领域的必要性，发现预先指定领域是必须的，但即使未知也可以达到相当高的翻译质量。

May, 2018

本篇论文提出一种利用领域转换网络、知识蒸馏和对抗学习等方法，解决多领域翻译中通用和特定知识的统一建模问题，并在多种语言对上得到了比 fine-tuning 方法更为优秀的结果。

Nov, 2019

本文讨论了如何在多领域和多语言神经机器翻译 (MDML-NMT) 中跨语言传输领域信息，以提高零样本翻译性能和帮助域缺失的多领域 NMT 的泛化。通过组合多语言和多领域 NMT 及添加编码器目标语言标签等有效策略，实现了学习到有针对性的表示和提高性能的目的。

Oct, 2022

研究神经机器翻译中的自适应集成加权，解决在不牺牲原始域性能的情况下提高新领域性能，通过两个西班牙语 - 英语和三个英语 - 德语任务的逐步适应比较，提出自适应 NMT 集成解码的新方案，采用源信息扩展贝叶斯插值，并在没有域标签的情况下在测试领域中展现了较强的改进。

Jun, 2019

通过对多个领域进行翻译的唯一神经网络在运行时进行的域控制技术，生成的神经机器翻译模型不需要针对每个领域重新估算模型参数，为真实使用场景提供了一种有效的方法，且无论是针对任何一个领域还是针对未知域的数据翻译，本文所提出的新技术都显示了质量的提高。

Dec, 2016

本文提出一种双重迭代领域自适应框架，通过多层反向翻译知识传输来提高公共领域的翻译知识的提取效果，并通过将这种转移策略应用于多个不同相似度的领域进行了验证。该框架在中英文和英德文翻译任务中取得了令人满意的实验结果。

Dec, 2019

本文研究了在机器翻译领域中适配器的组成方法，旨在实现多领域和多语言（全资源场景）的参数效率适配，或在无法提供特定语言对的平行数据（部分资源场景）中的跨语言转移。适配器通常由语言特定的适配器和领域特定的适配器组成，但这篇论文发现了将两种适配器简单组合的方法往往会造成缺失语言的灾难性遗忘，因此提出了新的适配器组合方式以减轻这一问题，并最大程度地实现跨语言转移。通过此种最佳适配器组合方式，我们实现了在没有场内数据的源语言上平均提高 3-4BLEU，而在没有场内数据的目标语言上与反向翻译相结合也达到了类似的改进。

Oct, 2021

本文全面调查总结了当前最先进的神经机器翻译领域适应技术，旨在解决场景中特定领域缺乏相应语料库而导致自然语言翻译效果下降的问题。

Jun, 2018

本文提出了一种无监督的自适应方法，使用伪域内语料库通过微调预先训练的域外 NMT 模型，借助词典诱导提取域内词汇，并通过针对性的单语域内目标句子进行逐词反向翻译构建伪平行域内语料库，在 20 对自适应设置和两种模型架构的五个领域中，我们的方法始终显示出提高，而不需要使用任何域内平行句子，改进了未经过调整的模型高达 14 BLEU 和强反向翻译基线的最高 2 BLEU。

Jun, 2019

本研究提出了一种简单而有效的适应 NMT 模型的方法，该方法是将微小的任务特定适配层注入预训练模型，能够同时适应多个不同的任务，并在两项任务中得到了验证，理论与全面的微调相当。

Sep, 2019