本文提出一种简单的迭代训练过程，利用系统直接生成的翻译对零 - shot 方向进行翻译，以及原始并行数据，来重新训练多语言网络，有效提高了多语言模型的 BLEU 分数，并且在非零 - shot 语言方向上的性能也略有提升。

Nov, 2018

本研究提出了一种能够有效缓解多语言神经机器翻译中面临的零翻译问题的方法。我们的改进主要在于移除编码器层中的残差连接，使模型表示更多地与特定语言对应。通过此种改进，我们在零翻译的任务上获得高达 18.5 个 BLEU 点的提升，而且在其他有监督的翻译中保持了高质量的表现。通过对隐藏层输出的详细检查，我们也表明了我们的方法确实能够获得更多的语言无关性。

Dec, 2020

通过设计归一化方法来改进 Transformer 模型以实现对未在训练过程中出现的语言对进行零 - shot 机器翻译，此方法可使系统在 IWSLT 2017 多语言数据集中平均提高 2.23 BLEU 分数。

Jun, 2019

本文探讨了如何改善大规模多语言神经机器翻译模型的性能，并提出了加强模型能力、引入语言特定组件和加深神经机器翻译结构以支持具有不同类型学特征的语言对，同时通过随机在线回译来解决离线训练中未出现的语言对翻译问题。实验结果表明，本方法在一对多和多对多设置中缩小了双语模型的性能差距，并将零 - shot 表现提高约 10 BLEU，接近传统的基于中间语言的方法。

Apr, 2020

研究了多语言零 - shot 机器翻译中的稳定性问题，发现语言特定的次词分割会提高翻译性能，单独的中间语言反而降低零 - shot 翻译表现，但是 在 非英语语言配对中使用少量的平行数据可以有效减少对英语的偏见。

Nov, 2020

本研究提出了一种基于无监督学习和半监督学习的组合方法，将双重学习与零样本学习相结合，通过加强翻译任务的对偶性，并且只需要被翻译成的单一语言的单语数据，来优化机器翻译质量，结果表明该方法在零样本条件下英语、西班牙语和法语三者之间，取得了较传统 NMT 系统更好的翻译表现。

May, 2018

该研究提出一种简单的解决方案，使用单个神经机器翻译模型在多种语言之间进行翻译，并且通过在输入句子的开头引入人工标记来指定所需的目标语言，这种方法不需要更改模型框架，该模型的剩余组件包括编码器、解码器和注意力是不变的，并共享所有语言。我们的方法使用共享的词块词汇表，不需要增加任何参数，在保持模型参数总数恒定的情况下，还经常提高所有涉及的语言对的翻译质量，甚至可以在训练期间从未看到的语言对之间进行隐式桥接，因此，我们的翻译模型不限于训练时的语言对，具有一定的通用性和迁移能力。

Nov, 2016

本文研究了多语言神经机器翻译模型的零样本翻译问题，提出了基于辅助损失的方法，并在 WMT14 英语 - 法语 / 德语上实现了与基于中介语的模型相媲美的零样本翻译效果，同时在 IWSLT 2017 共享任务中验证了该方法的易于扩展性。

Mar, 2019

论文证明多语言预训练和微调策略对于零 - shot 翻译是至关重要的，本文提出了一个强大的多语言翻译模型 SixT+，支持 100 多种源语言，并实现了在不同翻译任务中的最好表现。

Oct, 2021

通过独立训练的编码器和解码器，通过共享的固定大小表示组合，可以在语音到文本翻译中取得竞争力的性能，本研究表明这种方法可以通过多语种训练进一步改进，我们观察到在零 - shot 跨模态语音翻译中显著提高，甚至在几种语言上胜过基于 XLSR 的有监督方法。

Oct, 2023