澳门大学自然语言处理与中葡机器翻译（NLP2CT）实验室研发的多部“神经机器翻译系统＂（UM-MT）於第13届全国机器翻译研讨会（CWMT 2017）主办的“英中机器翻译评测＂大赛中突围而出，夺“受限语料＂组别冠、亚、季军及第五名。
今届机器翻译系统评测大赛，吸引18家企业和高校参与，如搜狗、东芝、北京航空航天大学、厦门大学、中国科学院等，共提交了73套系统参加是次大赛。评测共分6种语言对（英汉、汉英、蒙汉、维汉、藏汉、日汉）和4个领域（新闻、专利、日常用语和政府文献）。其中，英汉、汉英翻译评测，由CWMT 2017与第二届机器翻译国际会议（WMT 2017）共同组织。
在澳大科技学院副教授黄辉和助理教授周沁指导下，澳大研究团队提交了多套基於神经网络的机器翻译系统；其中三套系统仅使用了大会提供的900万句“平行语料＂作为其训练语料，最终包揽了“受限语料＂组别的前三名。
另外，相比其他单位使用了大会提供共2,500万句“平行语料＂训练的系统，澳大仅使用“小语料训练的翻译系统依然於总体赛事获得第二、第三、及第五名的好成绩，仅次於排在首位使用大训练语料的搜狗翻译系统。
在今届机器翻译研讨会产品展示期间，由澳大自主研发的“Um2T中葡在线神经机器翻译系统＂受到了广泛关注与好评。Um2T采用最新的神经网络架构与技术，并结合实验室已有的中葡机器翻译经验开发，同时集成多项创新功能。目前该系统已开放上线http://nlp2ct.cis.umac.mo/NMT/，供社会与学术界使用。
澳大自然语言处理与中葡机器翻译实验室一直重视学生在理论研究与工程实践的培养，不仅多次在IEEE/ACM、ACL、EMNLP、COLING等国际顶级学术会议与期刊中发表文章，同时将其学术成果带到应用实践中，在历年机器翻译评测比赛中均获优异成绩，包括CWMT 2015汉英、英汉第二名，WMT2014英德、捷英、法英第一名等。