本文介绍了多种子词规则化方法以提高神经机器翻译在低资源领域的鲁棒性，包括“mixout”、BPE-dropout和对抗子单词规范化技术（ADVSR）。这些方法通过随机扰动和多样化分词过程显著提升了翻译质量和模型性能。同时，探讨了阈值词汇裁剪的应用及其对模型性能的影响，发现其可能导致性能下降。