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

该篇论文从不确定性的角度出发，提出两种轻量级的方法解决零 - shot 翻译的偏差问题，并在平衡和不平衡数据集上进行实验，证实这些方法显著提高了在强 MNMT 基线上的零 - shot 翻译的性能，并提供了定量分析的见解。

May, 2022

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

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

该研究利用深度学习方法，将自然语言翻译应用于零式翻译，提出使用去噪自编码器和支点语言改进零式翻译的传统训练目标，以提高翻译准确性，并在两个基准机器翻译数据集上取得了优异的表现。

Sep, 2021

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

通过将多语言翻译问题重新构造为概率推理，定义了零 - shot 一致性的概念；引入了一种基于一致性约束的训练方法，鼓励模型在辅助语言中生成等效的平行句子翻译，最终我们测试了多种公共的零 - shot 翻译基准数据集，并证明基于一致性约束训练的 NMT 模型通常会在无监督翻译任务上取得 2-3 BLEU 的提高，而在监督翻译任务上的性能不会降低。

Apr, 2019

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

本文研究了多语言 NMT 模型的解码器参数的完全或部分共享的几种方法，在仅使用 WMT2019 共享任务并行数据集进行训练的 110 个独特翻译方向上评估了完全监督和零样本翻译性能。通过使用其他测试集并重新利用最近用于无监督 MT 的评估方法来评估在没有黄金标准平行数据的语言对的零样本翻译性能。我们进行了不同模型翻译性能的深入评估，突出了解码器参数共享方法之间的权衡取舍。我们发现，在具有任务特定解码器参数的模型中，优于在所有任务上完全共享解码器参数的模型。

Jun, 2019