عند بناء أنظمة الترجمة الآلات، يحتاج المرء في كثير من الأحيان إلى الاستفادة القصوى من مجموعات غير متجانسة من البيانات الموازية في التدريب، والتعامل مع المدخلات بقوة من المجالات غير المتوقعة في الاختبار.جذبت هذا السيناريو متعدد المجالات الكثير من العمل الحديث الذي يقع تحت المظلة العامة لتعلم النقل.في هذه الدراسة، نشجع الترجمة متعددة المجالات، بهدف صياغة الدوافع لتطوير هذه الأنظمة والتوقعات المرتبطة فيما يتعلق بالأداء.تبين تجاربنا مع عينة كبيرة من أنظمة المجال متعددة أن معظم هذه التوقعات تلتقي بالكاد وتشير إلى أن هناك حاجة إلى مزيد من العمل لتحليل السلوك الحالي لأنظمة المجالات المتعددة وجعلها تمسك بوعودها بالكامل.