최근 에 는 머신 러닝 을 기반 으로 하 는 번역 기법 이 널리 채용 되 고 있 으므로 , 확보 된 학습 데이터 의 양 은 번역 엔진 의 성능 차이 를 만드 는 중요 한 요소 가 된다 . 다만 , 이러 한 학습 데이터 의 양 은 언어 마다 다르 기 때문 에 , 학습 데이터 의 양 의 차이 는 언어 들 간 번역 엔진 의 성능 격차 를 불러올 수 있 다 . 번역 엔진 의 성능 격차 가 커진다면 , IT ( Information Technology ) 환경 이 열악 한 지역 의 언어 를 위한 번역 기술 의 발전 이 지체 될 수 있 다 . 따라서 , 언어 들 간 번역 의 성능 을 고려 한 번역 기술 의 개발 이 요구 된다 .