عنصر رئيسي واحد من الترجمة الآلية العصبية هو استخدام مجموعات البيانات الكبيرة من المجالات والموارد المختلفة (E.G. Europarl، TED محادثات).تحتوي مجموعات البيانات هذه على مستندات مترجمة من قبل المترجمين المحترفين باستخدام أنماط الترجمة المختلفة ولكن ثابتة.على الرغم من ذلك، عادة ما يتم تدريب النموذج بطريقة لا يجسد صراحة مجموعة متنوعة من أنماط الترجمة الموجودة في البيانات ولا تترجم بيانات جديدة في أنماط مختلفة ويمكن التحكم فيها.في هذا العمل، نحقق في طرق زيادة حالة نموذج محول الفن مع معلومات المترجم المتوفرة جزئيا من بيانات التدريب.نظرا لأن نماذج الترجمة المعززة بأسلوبنا قادرة على التقاط الاختلافات النمط للمترجمين وإنشاء ترجمات مع أنماط مختلفة على البيانات الجديدة.في الواقع، تختلف الاختلافات التي تم إنشاؤها بشكل كبير، ما يصل إلى فرق النتيجة +4.5 بلو.على الرغم من ذلك، يؤكد التقييم البشري أن الترجمات من نفس النوعية.