تعرف الهند باسم أرض العديد من الألسنة واللهجات. الترجمة الآلية العصبية (NMT) هي النهج الحديث الحالي للترجمة الآلية (MT) ولكنه يعمل بشكل أفضل فقط مع مجموعات البيانات الكبيرة التي تفتقر إليها اللغات الهندية عادة، مما يجعل هذا النهج غير قابل للاستمرار.
لذلك، في هذه الورقة، نتعامل مع مشكلة ندرة البيانات من خلال تدريب أنظمة NMT متعددة اللغات متعددة اللغات وغير اللغوية التي تنطوي على لغات ?????? ????????????. نحن نقترح تقنية استخدام علامات المجال واللغة المشتركة في إعداد متعدد اللغات. نرسم ثلاث استنتاجات رئيسية من تجاربنا: (1) تدريب نظام متعدد اللغات عبر استغلال التشابه المعجمي على أساس الأسرة اللغوية يساعد في تحقيق متوسط تحسن إجمالي ?. تساعد الرموز اللغوية على نظام المجال متعدد اللغات في الحصول على تحسين متوسط متوسط ? ???? ?????? على أساس الأساس، (3) يساعد المرابط بشكل جيد على تحسين تحسين ?-?.? ???? ?????? للحصول على زوج لغة الاهتمام وبعد
