低资源语言的神经机器翻译（neural machine translation,NMT）一直是机器翻译领域研究的难点和热点，基于枢轴的方法为其性能的提升和改进提供了思路。针对枢轴思想在低资源语言神经机器翻译中的应用，从枢轴翻译、基于枢轴的伪平行数据生成和基于枢轴的模型构建三方面，对不同方法的国内外研究现状、主要问题和趋势进行了分析和比较，为该领域的研究提供参考和借鉴。
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