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

本文提出了一种叫做混合回归翻译的翻译模型，它结合了自回归翻译和非自回归翻译模式的优势，通过在自回归过程中预测部分结果，再通过非自回归方式填充其余结果的方式，开发出了一种基于这两种模式的翻译模型，并对其效率和准确性进行了评估和比较。

Oct, 2022

本文提出了一种基于 DA-Transformer 模型和从模型分布中采点的对比约束的非自回归 Transformer 模型，通过这种方式减轻模态学习的难度，取得了在机器翻译，文本摘要和改写等多个基准数据集中显著的最新非自回归 Transformer 模型的性能。

May, 2023

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

本文提出了一种使用序列级训练目标来训练非自回归神经机器翻译模型的方法，通过几种为非自回归定制的新型强化算法，基于 BLEU 等序列级评价指标优化 NAT 模型的训练；介绍了一种基于 Bag-of-Ngrams（BoN）差异的 NAT 模型的新型训练目标；并通过三阶段训练策略将这两种方法结合起来应用，验证了该方法在多项任务中的鲜明表现。

Jun, 2021

本文旨在改进非自回归方法在机器翻译方面的表现，探讨了多种技术提升其翻译质量和效率，并将其在四个翻译任务上进行了评估，考虑到 tokenized BLEU 的使用不一致，我们贡献了标准化的 BLEU、chrF++ 及 TER 得分，并将代码开源集成于 fairseq 中以便重现研究结果。

May, 2022