الترجمة الآلية العصبية متعددة الوسائط (MNMT) هي مهمة مثيرة للاهتمام في معالجة اللغة الطبيعية (NLP) حيث نستخدم طرائق مرئية إلى جانب جملة مصدر لمساعدة المصدر لعملية الترجمة المستهدفة.في الآونة الأخيرة، كان هناك الكثير من الأعمال في أطر MNMT لتعزيز أداء مهام الترجمة ذات الجهاز المستقل.حاولت معظم الأعمال السابقة في MNMT إجراء الترجمة بين لغتان معروفتين على نطاق واسع (على سبيل المثال English-to-German، الإنجليزية إلى الفرنسية).في هذه الورقة، نستكشف فعالية أساليب MNMT المختلفة، والتي تستخدم تقنيات مختلفة الموجهة نحو البيانات بما في ذلك التدريب المسبق متعدد الوسائط، لغات موارد منخفضة.على الرغم من أن الأساليب الحالية تعمل بشكل جيد على لغات الموارد العالية، إلا أن قابلية استخدام تلك الأساليب على لغات الموارد المنخفضة غير معروفة.في هذه الورقة، نقيم الطرق الحالية على الهندية والإبلاغ عن نتائجنا.