本文提出了两种增强解码器输入以提高 NAT 模型的翻译准确性的方法，并表明这些方法在 WMT14 英德任务和 WMT16 英罗马任务中比 NAT 基线高出 $5.11$ BLEU 分数和 $4.72$ BLEU 分数。

Dec, 2018

本文提出通过训练 NAT 最小化模型输出和参考句子之间的 N-Gram 差异来促进 NAT 捕捉目标方面的序列依赖性，并与翻译质量相关。在三个翻译任务上验证了我们的方法，结果显示我们的方法在 WMT14 En<->De 和 WMT16 En<->Ro 上比 NAT 基线大约 5.0 和 2.5 个 BLEU 分数。

Nov, 2019

本文提出通过在 NAT 模型的训练过程中引入两个辅助正则化项来提高解码器的隐藏表示质量，以解决重复和不完整翻译的问题，并在几个基准数据集上进行了广泛实验，表明正则化策略是有效的，可以显著提高 NAT 模型的准确性和效率。

Feb, 2019

本研究提出 $k$- 最近邻机器翻译方法，基于神经翻译模型的表示进行相似性搜索，不需要额外训练，适用于广泛的场景，并且可以通过使用特定于域的数据存储库来适应不同的领域，显著提高翻译性能。

Oct, 2020

本研究提出了一种全非自回归神经机器翻译（NAT）的方案，采用依赖关系减少等方法，缩短推理延迟同时提升翻译质量，在三个翻译基准测试中实现了新的全自然机器翻译模型的最高水平，并在推理时间上取得了大约 16.5 倍的速度提升。

Dec, 2020

最近的研究发现非自回归翻译方法与自回归方法在性能上存在一定差距，且传统的评估指标不太相关。本文通过系统评估四种非自回归方法，并结合人工评估，发现尽管性能差距在缩小，但当前领先的非自回归方法仍然不如自回归方法，在更可靠的评估指标下表现不佳。此外，我们还发现明确建模依赖关系对于生成自然语言并推广到其他序列是至关重要的。

May, 2024

本研究提出了一种训练曲线，通过任务级别的课程学习（TCL-NAT）将模型训练从更简单的自回归翻译（AT）任务平滑转移到困难的非自回归翻译（NAT）任务，其中引入了中间任务 - 半自回归翻译（SAT），可以通过调整参数 k，平衡翻译速度和准确性，达到在四个数据集上显著提高翻译准确性的效果。

Jul, 2020

本文提出了基于仿真学习的非自回归机器翻译框架，该框架仍然具有快速翻译速度但与其自回归对应方法相比具有可比较的翻译性能。通过对 IWSLT16、WMT14 和 WMT16 数据集进行实验，发现我们提出的模型在保持翻译质量可比的同时，比自回归模型有更快的翻译速度。在推断时并行采样句子长度，WMT16 Ro→En 的 BLEU 值达到 31.85，而 IWSLT16 En→De 的 BLEU 值为 30.68。

Jun, 2019

本论文提出了一种针对非自回归机器翻译的多粒度优化方法，利用反向传播集成不同粒度的翻译段的模型行为反馈，实现在 WMT 基准测试集上超越对比模型，且在 WMT'16 En-Ro 上实现了最佳性能，在 WMT'14 En-De 上实现了高竞争的结果。

Oct, 2022

本文提出了一种能够从两个角度增强神经机器翻译（Non-autoregressive translation）解码器内部的目标依存性的新方法，并在四个 WMT 翻译任务上进行试验。结果表明，该方法相较于其他神经机器翻译方法，能够将 BLEU 得分提高 1.88 分而且性能并不受影响。

Mar, 2022