本文提出了一种新的元课程学习方法，通过先学习相似领域的课程以避免早期陷入糟糕的局部最优，然后学习各自的课程以提高模型鲁棒性从而改善低资源神经机器翻译领域自适应问题。实验结果表明，这种方法可以提高熟悉和不熟悉领域的翻译性能。

Mar, 2021

本文利用元学习算法 (MAML) 扩展低资源 NMT 问题，并通过多语言高资源任务进行学习来适应低资源语言，并利用全局词汇表解决不同语言的输入输出错配， 在使用 18 种欧洲语言作为源任务和 5 种不同的语言作为目标任务的情况下，相对于基于多语言、迁移学习的方法，表明所提出的方法显著优于现有方法，并仅需少量训练示例即可获得具有竞争力的 NMT 系统。

Aug, 2018

META-MT 提供了一种新的基于元学习的方法来适应神经机器翻译系统 (NMT)，可以使 NMT 模型很容易地适应多个领域的目标，同时需要极少量的领域数据。通过在模拟的离线元训练领域适应任务的基础上学习如何适应新的未见过的领域，我们将 NMT 系统的适应性视为元学习问题。我们在十个领域上评估了提出的元学习策略并展示了在很少的领域样例可用时，META-MT 可以显著优于经典的领域适应并且可以在只见到 4,000 个已翻译的单词 (300 对平行句子) 后比经典微调的 BLEU 指标高出多达 2.5 个点。

Apr, 2020

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

本文提出了一种新的多语种多阶段微调方法，融合了领域自适应、多语言和反向翻译，通过利用域外数据的转移学习方法来帮助改善日俄低资源神经机器翻译的质量。

Jul, 2019

本文探讨了基于元学习的神经机器翻译领域自适应的两个问题；一是如何实现跨领域鲁棒性，即在训练数据包括两个领域时获得高质量的翻译结果；二是如何实现适应性，即仅利用数百个领域内的平行句子对系统进行微调。我们的研究表明，我们提出的元学习模型（RMLNMT）能够显著提高模型的领域鲁棒性和适应性，同时包括已知领域和未知领域。

Dec, 2021

本文提出了一种名为 Meta Fine-Tuning (MFT) 的有效学习过程，该过程可作为元学习器解决多个相似的自然语言处理任务，以获取高度可转移的知识，并通过优化一系列新颖的领域破坏损失函数来鼓励语言模型对领域不变表示进行编码。实验证明，MFT 对于小样本学习具有很大的用途。

Mar, 2020

本文提出了一种基于元学习的算法，通过调整预先训练的 back-translation 模型来生成伪平行数据，用于训练前向翻译模型，并在 WMT 数据集和多语言翻译中实现了显著的改进。

Feb, 2021

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

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