تعتبر هذه الورقة مشكلة تكيف المجال غير المدعومة من أجل الترجمة الآلية العصبية (NMT)، حيث نفترض الوصول إلى نص أحادي فقط إما في المصدر أو اللغة المستهدفة في المجال الجديد. نقترح طريقة اختيار البيانات عبر اللغات لاستخراج الجمل داخل المجال في جانب اللغة
المفقودة من كوربوس أحادية الأجل عام كبيرة. تقوم طريقةنا المقترحة بتدريب طبقة تكيفية على رأس بيرتف متعدد اللغات من خلال التعلم المتعرج عن تعايز التمثيل بين المصدر واللغة المستهدفة. ثم يتيح ذلك تحويل قابلية تحويل المجال بين اللغات بطريقة طلقة صفرية. بمجرد اكتشاف البيانات داخل المجال من قبل المصنف، يتم بعد ذلك تكييف نموذج NMT بالمجال الجديد من خلال مهام الترجمة التعلم المشتركة ومهام التمييز بين المجال. نقيم طريقة اختيار بياناتنا عبر اللغات لدينا على NMT عبر خمسة مجالات متنوعة في ثلاث أزواج لغوية، وكذلك سيناريو في العالم الحقيقي للترجمة Covid-19. تظهر النتائج أن أسلوبنا المقترح تتفوق على خطوط خطوط خطوط اختيار الاختيار الأخرى تصل إلى +1.5 درجة بلو.
