غالبا ما تفشل أنظمة الترجمة الآلية في الحفاظ على خصائص أسلوبية وبراغمية مختلفة لنص المصدر (E.G. المشاعر والمشاعر والسمات الجنسانية وغيرها) إلى الهدف وخاصة في سيناريو منخفض الموارد. يمكن أن تؤثر هذه الخسارة على أداء أي مهمة معالجة اللغة الطبيعية المصب
(NLP) ومثل تحليل المعرفات وهذا يعتمد بشدة على إخراج أنظمة MT. أصبحت القابلية للإصابة بفقدان القطبية أكثر شدة عندما يعمل نظام MT لترجمة محتوى مصدر يفتقر إلى بنية لغة شرعية (على سبيل المثال نص المراجعة). لذلك، يجب أن نجد طرقا لتقليل الآثار غير المرغوب فيها لتفقد المعنويات في الترجمة دون المساومة مع الكفاية. في عملنا الحالي، نقدم إطارا عميقا لتعليم التعلم (RL) مع التعلم من المناهج الدراسية (وفقا لصعوبات المكافأة) لضبط معايير نظام MT العصبي المدرب مسبقا بحيث الترجمة التي تم إنشاؤها يقوم بنجاح بترميز المعنويات الأساسية للمصدر دون المساس بالكفاية على عكس الأساليب السابقة. نقوم بتقييم أسلوبنا المقترح على مجموعات البيانات المراجعة باللغة الإنجليزية - الهندية والفرنسية - الإنجليزية (مجال مطعم) ووجدت أن طريقتنا تجلب تحسنا كبيرا على العديد من خطوط الأساس في مهام الترجمة الآلية وتصنيف المعنويات.
