本研究探讨了单语言与混合编码语言之间的翻译问题，提出了多种模型以提高英语与Hinglish的转换效果。使用预训练的mT5和mBART模型表现优异，并通过课程学习提升性能。研究提供了混合语言的平行语料库，验证了模型在情感分析等任务中的有效性，强调了数据增强在低资源环境中的重要性。