'00년대 중후반부터 주목받기 시작한 통계적 기계번역은 양질의 풍부한 학습 데이터가 있어야 기술 발전이 가능하다. UN과 EU는 다양한 언어의 공식문서를 많아 학습에 활용할 데이터가 풍부하다.
과거에는 자연어 이해 및 번역을 문법에 기초해 처리하려 했지만 예외 경우가 너무 많고 구문 문서가 조금만 달라져도 처리에 한계가 있었다. 그러나 2000년대 중후반부터는 통계적 기계번역(statistical machine translation)이 주류 방법론으로 부상했다. 통계적 기계번역 기술을 발전시키기 위해서는 양질의 풍부한 학습 데이터 획득이 중요하다. 국제연합(UN)은 일급 번역사들이 모든 문서를 6개 공식언어로 작성하며 유럽연합(EU)의 경우도 회원국들의 주요 언어로 공식문서를 작성하기 때문에 자동번역 기술이 학습할 양질의 데이터가 풍부하다. 영어의 경우, 구글은1,550억 개에 달하는 문서로부터 학습 데이터를 추출해 공개하고 있다.