本研究探讨了两种替代方法：机器翻译和文本模式提取以解决短缺的数据对自动化错误检测的影响。实验表明：人工生成的错误明显提高了对 FCE 和 CoNLL 2014 数据集的错误检测精度。

Jul, 2017

本论文表明，短语注入和语料库过滤的组合提高了神经机器翻译 (NMT) 系统的性能。我们从伪平行语料库中提取并增广平行短语和句子，以此训练 NMT 模型。在 Hindi-Marathi、English-Marathi 和 English-Pashto 这 3 种低资源语言对和 6 种翻译方向上，我们观察到了 NMT 系统的改进，并在 FLORES 测试数据上提高了 2.7 BLEU 分，这些 BLEU 分数改进是基于使用整个伪平行语料库和平行语料库增广的模型。

Jan, 2023

本研究研究神经机器翻译系统中的数据噪声问题以及如何通过增加包含人工引入的语法错误句子的训练数据来提高其对错误的鲁棒性，同时提出了一套用于测试神经机器翻译在处理语法错误上的 JFLEG 语法纠错语料库的西班牙语翻译。

Aug, 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

从有限的平行语料中生成合成训练样本，即非流利目标端句子能够在多语种机器翻译框架中有效地提高翻译性能，并且这种方法对原始训练语料的规模不敏感，从而使系统更鲁棒、产生更少的幻觉。

Jan, 2024

提出并实现了一种基于抽取 - 编辑方法的无监督神经机器翻译，与以往仅使用错误积累法的基准性方法相比，在多个语言对和领域（包括低资源语言）的实验中表现更加优异。

Apr, 2019

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

本文研究如何通过有限的人工标注数据，使用基于注意力机制的序列到序列模型及简单的后处理程序、进行人工数据合成，以提高文本纠错的准确率。实验结果表明，我们的方法可生成质量较高的人工数据集，有效地提高了基于双向 LSTM 的文本纠错方法的性能水平。

Sep, 2018

本研究提出了一种方法，该方法使用常规语言平行数据，在同一模型中完成语法错误纠正和文本样式转换两个任务，并在三种语言上应用我们的模型并进行了全面评估，表明该模型可靠地适用于多种错误类型和样式转换方面。

Mar, 2019

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