本文使用端到端的 Siamese 双向递归神经网络从 Wikipedia 的可比较多语言文章中提取并生成平行句子，证明使用所收集的数据集可以提高低资源语言对 (英―印度语和英―泰米尔语) 上的 BLEU 分数。

Jun, 2018

本文提供并分析了一个用于印度语神经机器翻译系统的大规模多语言句子对齐语料库和强大基准的自动化框架，其中包括基线 NMT 系统，检索模块和用于公共网站的对齐模块，通过迭代增加语料库来改进系统。我们的工作还评估了设计选择，例如枢轴语言的选择和迭代式增量语料库增加的影响。与现有的印度语语料库相比，本工作不仅提供了自动化框架，还产生了一个相对较大的语料库。这个语料库使我们能够在公开的 WAT 评估基准和其他标准评估基准上获得明显改善的结果。

Aug, 2020

该研究旨在研究机器翻译中 Transformer 模型在低资源语言对（英爱尔兰语和英马拉地语）中的效果，并通过优化超参数和子词模型类型来显著提高低资源语言对的翻译质量。此外，还引入了 adaptNMT 和 adaptMLLM 两个开源应用程序，简化了神经机器翻译模型的开发、微调和部署过程，使其更容易被开发人员和翻译人员使用。

Mar, 2024

介绍了 Bhinneka Korpus 这一多语种并行语料库，以增强印度尼西亚当地语言资源的获取和利用，并通过 IBM 模型 1 实验表明该语料库在进一步发展低资源语言的高级 NLP 技术和多语种翻译模型方面显示出良好的性能。

Apr, 2024

该论文介绍了为印度东北地区的十三种资源非常匮乏的语言创建初始的双语语料库，同时提供了这些语言的初始翻译结果。该论文还创建了这些语言的首个平行语料库，并提供了关于这些语言的基准神经机器翻译结果。我们打算将这些语料库扩展到包括大量资源匮乏的印度语言，并结合我们之前在非洲和美洲印第安语言方面的工作，创建覆盖世界各地大量语言的语料库。

Dec, 2023

研究了最近神经机器翻译 (NMT) 在英语和五种非洲低资源语言 (LRL) 对之间的效果，并表明多语言模型 (multilingual approach) 在某些翻译方向上有 +5 分数的提升。同时，提供标准的实验数据和测试集以供未来的研究使用。

Mar, 2020

本文介绍了针对印度尼西亚低资源语言的第一次并行资源开发，包括数据集、多任务基准、词汇表和印度尼西亚 - 英文平行数据集，并描述了创建这些资源的挑战。该研究的目的是激发有关印度尼西亚和其他代表性不足语言的自然语言处理研究。

May, 2022

本文对低资源神经机器翻译进行了调查，并根据所使用的辅助数据将相关作品分为三类：利用源语言和 / 或目标语言的单语数据，利用来自辅助语言的数据以及利用多模态数据。该调查有助于研究人员更好地理解该领域，鼓励他们设计更好的算法，也有助于帮助行业从业者选择适合其应用程序的算法。

Jul, 2021

通过对印尼四种资源匮乏的本土语言：爪哇语、巽他语、民丹・卡巴乌语和巴厘语的神经机器翻译系统进行全面分析，本研究揭示了适用于资源匮乏语言翻译的实用策略，展示了实现竞争性翻译品质的神经机器翻译系统，对类似背景的研究者提供了有价值的指导。

Nov, 2023

本文介绍了对低资源语言 NMT（LRL-NMT）的研究进展进行了详细调查，并定量分析了最受欢迎的解决方案，提供了一组指南来选择给定 LRL 数据设置的可能的 NMT 技术。它还呈现了 LRL-NMT 研究领域的完整视图，并提供了进一步增强 LRL-NMT 研究工作的建议清单。

Jun, 2021