本文介绍了一种将无监督机器翻译和自监督 NMT 相结合的方法，该方法利用合成数据生成技术和 back-translation 的方法提高 SSNMT 的性能，特别是在缺乏语言对数据的情况下可以对距离较远的语言对进行翻译。

Jul, 2021

本研究提出自适应学习方法来改进神经机器翻译 (NMT) 训练过程，允许 NMT 模型自动评估对训练示例的学习自信度并通过调节每次迭代的损失来灵活地控制学习，实验证明该方法在提高翻译质量和加速收敛速度方面优于强基线和人工设计课程训练的模型。

Oct, 2020

本篇论文提出一种新型自我监督的风格转换模型（3ST），根据社交媒体文章中的非并行实例，通过增强自我监督 NMT (SSNMT) 与 UNMT 方法，旨在有效地识别和利用监督信号，实现非并行数据的风格转换，表现良好。

May, 2022

本论文提出了一种将基于短语的统计机器翻译模型作为后验正则化引入到无监督神经机器翻译模型的训练过程中，以提高翻译质量的方法，并在 en-fr 和 en-de 翻译任务上进行实验，最终取得了新的最佳性能。

Jan, 2019

本文探讨了如何利用自监督学习的方法，在多语言机器翻译任务中实现参数的有利学习，其中采用了基于噪声消除的简单自监督任务，并将其与原有任务同时进行。通过这两种方法的结合，在 8 种和 15 种语言基准测试中分别比 MASS 等三种最先进的自监督学习方法提高了 11.3％和 3.7％的性能。

Feb, 2023

本文针对神经机器翻译中如何最佳利用具有多样性质和不同质量级别的数据样本提出了数据选择框架，通过筛选对模型性能有重要影响的样本来改进已经预先训练过的模型。实验表明，所提出的基于确定性演员 - 评论家 (Deterministic Actor-Critic) 的数据选择方法能够在不增加新的训练数据的情况下显著提高翻译质量，并大幅优于其他强基线方法。

Apr, 2020

本研究提出了一种全新的方法，在没有平行数据的情况下，只利用单语数据即可训练 NMT 系统。这种基于注意力机制的编码器解码器模型结合去噪和回译技术， 在 WMT 2014 的法英和德英翻译中获得了 15.56 和 10.21 BLEU 分数，且能够利用少量的平行数据来提高翻译质量。

Oct, 2017

本文提出了一种基于 SMT 的新颖方法，通过跨语言嵌入映射从单语料库中诱导短语表，再将其与 N-gram 语言模型相结合，通过无监督超参数微调的变体来实现迭代反向翻译，并在 WMT 2014 中实现了超过 7-10 BLEU 点的改进，与监督 SMT 相比关闭了 2-5 BLEU 点的差距。

Sep, 2018

这篇论文介绍了一种使用合成的双语数据来训练无监督神经机器翻译系统的方法，并使用增量式的反向翻译方法来提高其性能。 在 WMT16 德英新闻翻译任务上，该方法在无监督机器翻译方面实现了新的技术水平。

Oct, 2018

该论文提出了一种半监督的方法来训练神经机器翻译模型，该方法使用标记数据和未标记数据的拼接，通过一个自编码器重建单语语料库，从而利用源语言和目标语言的单语语料库以及双语平行语料库从而在中英数据集上取得了显著的性能提升。

Jun, 2016