في هذا العمل، تم تطوير وتقييم وتقييم أنظمة الترجمة الآلية العصبيةين كجزء من BILIRECTIONAL TAMIL-TELUGU Transmation Language Translation Transke Subtask في WMT21. تم استخدام مجموعة أدوات OpenNMT-PY لإنشاء النماذج النماذج الخاصة بالأنظمة السريعة، والتي
تتابع النماذج التي تم تدريبها على مجموعات البيانات التدريبية التي تحتوي على Corpus الموازي وأخيرا تم تقييم النماذج على مجموعات بيانات Dev المقدمة كجزء من المهمة. تم تدريب كل من الأنظمة على محطة DGX مع 4 -V100 GPUs. أول نظام NMT في هذا العمل هو طراز ترميز تشفير من 6 طبقة محول، تدرب على 100000 خطوة تدريبية، مما يشبه تكوينه الجديد الذي يوفره OpenNMT-PY وهذا يستخدم لإنشاء نموذج للحصول على ترجمة ثنائية الاتجاه. يحتوي نظام NMT الثاني على نماذج ترجمة أحادية الاتجاه مع نفس التكوين كنظام أول كأول، مع إضافة ترميز زوج البايت البايت (BPE) لتخشيص الكلمات الفرعية من خلال طراز MultiBPEMB المدرب مسبقا. بناء على مقاييس تقييم DEV DataSet لكل من النظم، فإن النظام الأول I.E. لقد تم تقديم نموذج محول الفانيليا كنظام أساسي. نظرا لعدم وجود تحسينات في المقاييس أثناء تدريب النظام الثاني مع BPE، فقد تم تقديمه كأنظمة مضادة للتناقض.
