كيفية التكيف بشكل فعال طرازات الترجمة الآلية (NMT) وفقا للحالات الناشئة دون إعادة التدريب؟على الرغم من النجاح الكبير للترجمة الآلية العصبية، فإن تحديث النماذج المنتشرة عبر الإنترنت لا تزال تحديا.الأساليب غير المعلمة القائمة التي تسترجع الأمثلة المماثلة من قاعدة بيانات لتوجيه عملية الترجمة تعد واعدة ولكنها عرضة للإفراط في الأمثلة المستردة.ومع ذلك، فإن الأساليب غير المعلمة عرضة للإفراط في الأمثلة المستردة.في هذا العمل، نقترح تعلم الترجمة المنحزة بالنواة مع استعادة مثال (Kster)، وهي طريقة فعالة لتكييف نماذج الترجمة الآلية العصبية عبر الإنترنت.تظهر التجارب في مجال تكيف المجال ومجموعات بيانات الترجمة متعددة المجالات أنه حتى دون إعادة تدريب باهظة الثمن، فإن KTERS قادرة على تحقيق تحسن قدره 1.1 إلى 1.5 درجات بلو عبر أفضل طرق التكيف الموجودة عبر الإنترنت.يتم إصدار الرمز والنماذج المدربة في https://github.com/jiangqn/kster.