在NLP中，“域内数据”的概念常常过于简单和模糊，因为文本数据在许多细微的语言方面存在差异，比如主题、风格或正式程度。此外，域标签很多时候是不可用的，这使得构建特定于域的系统变得很困难。我们证明了大量的预先训练的语言模型隐式地学习句子表示，这些句子表示在没有监督的情况下由域进行聚类——这表明文本数据中域的简单数据驱动定义。我们利用这一特性，提出了基于这些模型的域数据选择方法，这些方法只需要少量的域内单语数据。我们评估了我们的神经机器翻译的数据选择方法在五个不同的领域，在这些领域中，它们的表现优于现有的方法，包括BLEU和句子选择的精确度以及对oracle的召回率。