通过对不同语言对、语料库和低资源语言实施 extensive empirical evaluation，我们发现 unsupervised machine translation 的性能很大程度上取决于 source 和 target corpora 的相似度、随机 word embedding initialization，以及源语言和目标语言的文字脚本。因此，我们提倡对 unsupervised MT 系统进行广泛的实证评估，并鼓励在最有前途的范式上继续研究。

Apr, 2020

本研究提出了一种跨语言无监督神经机器翻译框架，利用来自高资源语言对的弱监督信号，以提高零资源翻译质量。该框架基于多语言模型，不需要对标准无监督神经机器翻译进行改动，实验结果表明使用该框架可以在六个基准无监督翻译方向上将翻译质量提高超过 3 个 BLEU 分数。

Apr, 2020

无监督神经机器翻译（UNMT）关注于提高无人翻译平行数据的 NMT 结果，但在突出其优势与分析除翻译准确性以外的输出方面，迄今为止还做得很少。我们聚焦于三种非常不同的语言，法语、古吉拉特语和哈萨克语，并使用不同程度的监督来训练双语 NMT 模型，并在高和低资源环境中，测量 NMT 输出的质量，并将生成的序列的词序和语义相似性与源语句和参考句子进行比较。我们还使用分层相关传播来评估源语句和目标语句对结果的贡献，并扩展了先前作品对 UNMT 范式的发现。

Dec, 2023

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

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

本文旨在解决源语言文本资源匮乏时，因失衡的训练数据导致无监督神经机器翻译系统（UNMT）性能低下的问题，提出基于自训练机制的 UNMT 系统，实验证明了其比传统 UNMT 系统的性能更好。

Apr, 2020

本文针对现有无监督机器翻译存在的不足之处，通过利用子词信息、开发理论上有根据的无监督调优方法和引入联合优化程序等手段，改进了统计机器翻译系统，并将其用于初始化双 NMT 模型并进行后续微调，使无监督机器翻译的表现大幅度提升。在英德无监督机器翻译领域，改进后的 SMT 系统相较之前最好的无监督系统 BLEU 值提高了 5.5 个百分点，超过了当时的（监督）任务获胜者。

Feb, 2019

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

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

该文研究了无监督的机器翻译模型，提出了利用对手生成网络对词嵌入空间进行自对齐和对齐生成双语词典，但对于形态丰富的语言，无监督双语词典的表现会受到很大限制，该研究通过利用弱监督从同一词来构建词典，建立了无监督双语词典表现和图相似度的相关性。

May, 2018