وصلت الترجمة غير المزدئة إلى أداء مثير للإعجاب على أزواج اللغة الغنية بالموارد مثل اللغة الإنجليزية الفرنسية والإنجليزية - الألمانية. ومع ذلك، أظهرت الدراسات المبكرة أنه في بيئات أكثر واقعية تنطوي على الموارد المنخفضة، لغات نادرة، تؤدي الترجمة غير المعينة بشكل سيئ، وتحقيق أقل من 3.0 بلو. في هذا العمل، نظير على أن تعددية اللغات أمر بالغ الأهمية لجعل أنظمة غير مخالفة عملية لإعدادات الموارد المنخفضة. على وجه الخصوص، نقدم نموذجا واحدا ل 5 لغات منخفضة الموارد (الغوجاراتية، كازاخ، النيبالية، السنهالية، والتركية) من وإلى اتجاهات اللغة الإنجليزية، والتي ترفع البيانات المتوازية غير المباشرة والمساعدة من أزواج لغة موارد أخرى عالية من خلال ثلاثة مخطط التدريب المرحلة. نحن نتفوق على جميع خطوط الأساس غير المدعومة الحالية له لهذه اللغات، وتحقيق مكاسب تصل إلى 14.4 بلو. بالإضافة إلى ذلك، نحن نتفوق خطوط خطوط خطوط خطوط خطوط أخرى تحت إشراف قوية لمختلف أزواج اللغات وكذلك تطابق أداء النموذج الحالي للإشراف على النيبالية والإنجليزية. نقوم بإجراء سلسلة من دراسات الاجتثاث لإثبات نطاقات نموذجنا بموجب درجات مختلفة من جودة البيانات، وكذلك لتحليل العوامل التي أدت إلى الأداء الفائق للنهج المقترح على النماذج التقليدية غير المعروضة.