我们研究了在资源稀缺环境中的自动插入式脚注，并通过提取嵌入式翻译信息来增强硬式注意神经模型。我们的模型在插入式脚注任务上超过了现有技术水平，尤其在极度资源稀缺环境中。通过仅使用100个句子进行训练，我们的系统平均改善了9.78个百分点，超过了普通硬式注意基线。这些结果表明翻译信息对提升系统性能至关重要。