本文介绍了一种适应新领域的神经机器翻译（NMT）系统，并展示了在两种语言对上，适应方法相比于常用方法在自动和人工评估测量标准下的显著性提升，而一般领域性能仅略有下降，适应过程快速且不需要重新训练 NMT 模型。

Dec, 2016

本研究提出了一种利用预训练语言模型进行领域特定数据增强的领域自适应新方法，通过该方法，配合回译技术，可生成大量合成双语的领域内数据，从而显著改进了机器翻译的领域内文本的翻译效果。人工评估结果进一步证实了自动评估结果的准确性。

Aug, 2022

本文全面调查总结了当前最先进的神经机器翻译领域适应技术，旨在解决场景中特定领域缺乏相应语料库而导致自然语言翻译效果下降的问题。

Jun, 2018

本文提出一种将多语言神经机器翻译模型域自适应的 Fine-tuning 方法，结合 Embeddings 冻结与对抗性损失，能在保持所有语言对的通用领域性能的同时，显著提高处理特定数据领域的性能。

Oct, 2022

本文提出了一种新颖的领域自适应方法 ——“混合微调”，用于神经机器翻译。该方法将微调和多领域 NMT 两种现有方法相结合，并在一个混合了内外领域语料库的平行语料库上对 NMT 模型进行微调，然后通过增加人工标记来指示特定领域对所有语料库进行增强。我们在实证基础上比较了我们的方法与微调和多领域方法，讨论了它的优点和缺点。

Jan, 2017

本研究提出了一种简单而有效的适应 NMT 模型的方法，该方法是将微小的任务特定适配层注入预训练模型，能够同时适应多个不同的任务，并在两项任务中得到了验证，理论与全面的微调相当。

Sep, 2019

本文提出了一种无监督的自适应方法，使用伪域内语料库通过微调预先训练的域外 NMT 模型，借助词典诱导提取域内词汇，并通过针对性的单语域内目标句子进行逐词反向翻译构建伪平行域内语料库，在 20 对自适应设置和两种模型架构的五个领域中，我们的方法始终显示出提高，而不需要使用任何域内平行句子，改进了未经过调整的模型高达 14 BLEU 和强反向翻译基线的最高 2 BLEU。

Jun, 2019

研究调整后的多领域神经机器翻译模型在医学领域的表现，通过自动度量和错误分类注释后的人工分析发现，与领域外的 MNMT 相比，领域内的 MNMT 在所有测量的自动度量上表现更好，并且产生更少的术语错误。

Dec, 2022

本文针对神经机器翻译中的无监督领域自适应问题，提出一种跨语料库数据选择方法，通过对多语言 BERT 进行对比学习，实现源语言和目标语言之间的表示对齐，从而实现零样本领域分类器的可转移性，并且通过联合学习翻译任务和领域区分任务来适应新领域。我们在五个不同的领域和三种语言对的神经机器翻译上进行了跨语料库数据选择方法的评估，并在 COVID-19 疫情实时翻译中进行了应用验证， 实验结果表明，我们提出的方法相对于基线方法的 BLEU 指标得分提高了 1.5 个百分点。

Sep, 2021

通过对多个领域进行翻译的唯一神经网络在运行时进行的域控制技术，生成的神经机器翻译模型不需要针对每个领域重新估算模型参数，为真实使用场景提供了一种有效的方法，且无论是针对任何一个领域还是针对未知域的数据翻译，本文所提出的新技术都显示了质量的提高。

Dec, 2016