Phương pháp này tạo kho ngữ liệu song ngữ giả lập một cách rõ ràng, nhưng khác với Dịch ngược, khơng cĩ mơ hình dịch bổ sung nào được sử dụng Phương pháp được Currey và cộng sự [28] đề xuất chuyển đổi dữ liệu đơn ngữ phía đích sang kho ngữ liệu song ngữ giả lập bằng cách sao chép các câu của
phía đích sang phía nguồn Để biểu diễn các từ nguồn và từ đích trong cùng một từ điển, họ sử dụng mã hĩa cặp byte Ngữ liệu song ngữ thật được trộn với ngữ liệu song ngữ giả lập và khơng cĩ sự phân biệt giữa chúng trong quá trình huấn luyện Các tác giả coi phương pháp này như một hệ thống đa nhiệm trong đĩ một mơ hình NMT kết hợp nhiều hướng dịch Phương pháp này kết hợp hai hướng dịch Anh-Anh và Thổ Nhĩ Kỳ-Anh để cải thiện chất lượng dịch từ tiếng Thổ Nhĩ Kỳ sang tiếng Anh Các đánh giá thử nghiệm được thực hiện trên cặp ngơn ngữ Anh-Thổ Nhĩ Kỳ và mơ hình dịch dựa trên RNN Dữ liệu huấn luyện bao gồm 207 nghìn cặp câu song ngữ, 414 nghìn câu tiếng Anh và 414 nghìn câu tiếng Thổ Nhĩ Kỳ Phương pháp đã cải thiện được 1,2 điểm BLEU so với mơ hình cơ bản Việc tăng tỷ lệ câu đơn ngữ được sao chép sang ngữ liệu song ngữ cĩ thể làm tăng điểm BLEU: với tỉ lệ 3:1 sẽ làm tăng 0,8 điểm BLEU so với tỉ lệ 1:1 cho cặp Anh-Thổ Nhĩ Kỳ Tuy nhiên, cần cĩ các thử nghiệm bổ sung với tỷ lệ câu đơn ngữ được sao chép sang song ngữ tăng lên, vì mơ hình cĩ thể sẽ giảm chất lượng với tỷ lệ cao hơn