基于迭代式双向迁移的神经网络机器翻译模型，涉及自然语言处理。通过建立源领域和目标领域之间的多次双向迁移，利用双方的有效交互和相关知识的有益流动，不断完善不同领域的模型能力，从而达到更佳的翻译效果。由一对一的领域迁移推广到多对一的领域迁移，并提出了多对一的领域迁移中，不同源领域到目标领域的迁移顺序问题的有效解决方案，使模型能够更充分地利用多领域的语料资源。训练过程利用知识蒸馏的方法来更有效地指导模型的收敛，避免了灾难性遗忘和知识稀疏问题，实现两个领域翻译模型的“双赢”。