统计机器翻译(SMT)和神经机器翻译(NMT)都是需要大量数据的机器学习方法,因此缺乏数据是训练合适机器翻译(MT)系统的一个严重问题。Tom Kocmi在博士论文中探讨了用迁移学习解决神经机器翻译预料缺乏问题的各种益处。