本研究探讨了低资源机器翻译中的资源利用，发现高质量字典和平行示例对翻译效果至关重要，而语法书的帮助有限。提出的基于上下文的平行数据增强方法为解决数据稀缺问题提供了新思路。

该论文介绍了开普敦大学在WMT22竞赛中提交的多语种翻译模型，支持英语与8种南部/东南部非洲语言的翻译。研究采用多种低资源机器翻译技术，结果表明这些技术在缺乏双语数据时效果显著。