本研究探讨了使用回译数据对 NMT 模型性能的影响，通过逐步增加回译数据来训练一系列以德语为源语言，以英语为目标语言的 NMT 系统，并分析了相应的翻译绩效。

Apr, 2018

本论文提出一种结合了回译和多语言神经机器翻译技术的新技术，通过为一个语言对训练一个模型来改善在低资源和跨领域情况下的机器翻译效果，并且能显著降低培训和部署成本。

May, 2018

利用自训练策略改进 Neural Machine Translation（NMT）模型，通过反向翻译技术来生成高质量的合成数据以训练标准翻译模型，可提高低资源下的翻译品质，提高翻译模型的 BLEU 值。

Jun, 2020

使用单语数据生成目标语反向翻译的有效方法能够提高神经机器翻译质量。本研究比较了几种方法生成合成源句子的效果，发现使用采样或噪声束搜索的反向翻译方法效果最好，并证实这种合成数据的训练信号强于束搜索或贪婪搜索的数据，同时也比较了它们与真实的平行语料库的效果，并研究了不同领域对它们的影响。最终，将这种方法扩展到数亿条单语数据，获得了 35 BLEU 的 WMT'14 英德测试集上的最新记录。

Aug, 2018

本文对神经机器翻译的数据生成进行了系统研究，比较了不同的单语数据使用方法和多个数据生成过程，并介绍了一些便宜易实现的新数据模拟技术。研究发现，通过回译技术生成人工平行数据非常有效，并给出了原因解释。

Mar, 2019

本文探讨了使用合成的并行数据在神经机器翻译中的作用，提出了一种新型的伪并行语料库，在捷克 - 德语和法语 - 德语翻译方面进行了实验证明其有效性。

Apr, 2017

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

本研究提出在跨熵优化的范畴中改进后向翻译，其涵盖包括从目标到源 NMT 模型中进行采样的更广泛的合成数据生成方案，并在 WMT 2018 德语 - 英语新闻翻译任务上验证了我们的陈述。

Jun, 2019

研究发现，采用无标记的反向翻译方法可以有效地从大量单语数据中生成平行句子，进而提高神经机器翻译的效果。该方法能够消除标记语境的需求，并在低资源的英越和英德神经机器翻译任务上表现出比标准方法和标记方法更好的性能。

Dec, 2019

本文提出了使用不同的机器翻译方法进行回译来生成合成训练语料，并使用数据选择策略来优化其性能，进而提高低资源语言的机器翻译质量。结果表明，这种方法可以有效地提升机器翻译的性能。

May, 2020