一般的なNMTモデルから特化型モデルへの転送は非常に効果的です。提案されたG2STアプローチでは、「Two-step Fine-tuning」と「Self-contrastive Semantic Enhancement」を組み合わせており、これらが共同して高度な翻訳品質と堅牢性を実現しています。具体的には、「Two-step Fine-tuning」では一般向けNMTモデルから専門向けNMTモデルへ変換し、「Self-contrastive Semantic Enhancement」では出力表現力を向上させています。これら手法が組み合わされることで精度向上が実現されており、多くの比較評価でも最先端技術よりも優れた成績を残しています。