تعرض نهج الترجمة الآلية العصبية (NMT) التي توظف بيانات أحادية الأحادية تحسينات ثابتة في الظروف الغنية بالموارد. ومع ذلك، فإن التقييمات باستخدام لغات العالم الحقيقي LowResource لا تزال تؤدي إلى أداء غير مرضي. يقترح هذا العمل نهج نمذجة Zeroshot NMT NMT
NMT يتعلم بدون افتراض لغة محورية الآن بتقاسم البيانات الموازية مع المصدر الصفر واللغات المستهدفة. يعتمد نهجنا على ثلاث مراحل: التهيئة من أي نموذج NMT المدرب مسبقا مراقبة اللغة المستهدفة على الأقل، وتعزيز جوانب المصدر التي تستفيد من بيانات الأحادية المستهدفة، وتعلم تحسين النموذج الأولي إلى زوج الطلقة الصفرية، حيث الأخيران تشكل دورة selflearyling. تظهر النتائج التجريبية التي تنطوي على أربعة متنوعة (من حيث أسرة اللغة، البرنامج النصي ورابطتها) أزواج صفرية بالرصاص فعالية نهجنا مع ما يصل إلى +5.93 لتحسين بلو على خط الأساس ثنائي اللغة الخاضع للإشراف. بالمقارنة مع NMT غير المدعومة، يلاحظ التحسينات المستمرة حتى في إعداد عدم تطابق المجال، مما يدل على قابلية استخدام طريقتنا.
