تعرف نوعية وكمية الجمل الموازية كبيانات تدريبية مهمة للغاية لبناء أنظمة الترجمة الآلية العصبية (NMT).ومع ذلك، فإن هذه الموارد غير متوفرة للعديد من أزواج لغة الموارد المنخفضة.تحتاج العديد من الطرق الحالية إلى إشراف قوي غير مناسب.على الرغم من أن عدة محاولات في تطوير نماذج غير مدفوعة، إلا أنها تتجاهل اللغة الثابتة بين اللغات.في هذه الورقة، نقترح نهجا يستند إلى التعلم عن الجمل الموازية المتعلقة بالألغام في الإعداد غير المنسق. مع مساعدة من أزواج اللغة الثنائية الثنائية من الأغنياء، يمكننا الجمل الموازية دون إشراف ثنائي اللغة أزواج لغة منخفضة الموارد.تظهر التجارب أن نهجنا يحسن أداء الجمل الموازية الملغومة مقارنة بالطرق السابقة.على وجه الخصوص، نحقق نتائج ممتازة في اثنين من أزواج لغة الموارد المنخفضة في العالم الحقيقي.