يصف هذا البحث مشاركة فيسبوك FAIR في مهمة الترجمة المشتركة للأخبار ضمن تحدي WMT19. نشارك في زوجين من اللغات وأربعة اتجاهات لغوية، وهي الإنجليزية ↔ الألمانية والإنجليزية ↔ الروسية. بعد مشاركتنا العام الماضي، تتمثل أنظمتنا الأساسية في نماذج تحويلية كبيرة تعتمد على تقسيم الكلمات (BPE) تم تدريبها باستخدام أداة Fairseq لنموذج التسلسل التي تعتمد على الترجمة العكسية المُستَخَدَمة. هذا العام، قمنا بإجراء تجارب باستخدام استراتيجيات مختلفة لتصفية البيانات الثنائية النص، بالإضافة إلى إضافة بيانات الترجمة العكسية المُصفاة. كما قمنا بتجميع وضبط أنظمتنا على بيانات خاصة بالمجال، ثم فك الشفرة باستخدام إعادة ترتيب نموذج القناة الضوضائية (noisy channel model). حازت مشاركاتنا على المركز الأول في جميع الاتجاهات الأربعة ضمن حملة التقييم البشري. بالنسبة لاتجاه En→De، حققت نظامتنا تفوقًا كبيرًا على الأنظمة الأخرى وعلى الترجمات البشرية أيضًا. يحسن هذا النظام على مشاركتنا في WMT'18 بمقدار 4.5 نقطة BLEU.