نماذج الترجمة الآلية العصبية (NMT) هي مدفوعة بالبيانات وتتطلب كوربوس تدريب واسع النطاق. في التطبيقات العملية، عادة ما يتم تدريب نماذج NMT على مجال مجال عام ثم يتم ضبطه بشكل جيد من خلال التدريب المستمر على Corpus في المجال. ومع ذلك، فإن هذا يحمل خطر النسيان الكارثي الذي ينخفض فيه الأداء الموجود على المجال العام بشكل كبير. في هذا العمل، نقترح إطارا تعليميا مستمرا جديدا لنماذج NMT. نحن نعتبر سيناريو حيث يتألف التدريب من مراحل متعددة واقتراح تقنية تقطير معارف ديناميكية لتخفيف مشكلة النسيان الكارثي بشكل منهجي. نجد أيضا أن التحيز موجود في الإسقاط الخطي الإخراج عند ضبط جيد على Corpus في المجال، واقترح وحدة تصحيح التحيز للقضاء على التحيز. نقوم بإجراء تجارب في ثلاثة إعدادات تمثيلية لتطبيق NMT. تظهر النتائج التجريبية أن الطريقة المقترحة تحقق أداء فائقا مقارنة بالنماذج الأساسية في جميع الإعدادات.