تستند النجاح الأكثر نجاحا إلى الترجمة الآلية العصبية (NMT) عند توفر بيانات التدريب أحادية غير متوفرة فقط، تسمى الترجمة الآلية غير المدعية، على الترجمة الخلفية حيث يتم إنشاء ترجمات صاخبة لتحويل المهمة إلى واحدة تحت إشراف.ومع ذلك، فإن الترجمة الخلفية هي باهظة الثمن بشكل حسابي وغير فعال.يستكشف هذا العمل نهجا جديدا وفعالا ل NMT غير المدعوم.محول، تهيئته مع أوزان نموذج اللغة عبر اللغات، يتم ضبطه بشكل جيد على بيانات أحادية الأجل من اللغة المستهدفة من خلال التعلم المشترك على إعادة صياغة وإنهاء هدف AutoNCoder.تتم التجارب على مجموعات بيانات WMT للغة الألمانية والفرنسية والإنجليزية والرومانية الإنجليزية.النتائج تنافسية نماذج NMT الأساسية القوية غير الخاضعة للرقابة الوطنية، خاصة لغلا المصادر ذات الصلة عن كثب (الألمانية) مقارنة بأكثر اعتراضا (رومانية، فرنسية)، بينما تتطلب وقتا أقل من حجم التدريب.