Für das Training eines neuronalen maschinellen Übersetzungssystems sind große Mengen an (qualitativ hochwertigen) bilingualen Sprachressourcen erforderlich. Die Sammlung und Aufbereitung dieser Sprachressourcen, wie beispielsweise Parallelkorpora, legt damit die Grundlage für die Qualität der maschinellen Übersetzung. Allerdings gibt es auch Ansätze, die keine großen Mengen an Trainingsdaten benötigen, wie z.B. die unüberwachte maschinelle Übersetzung (Artetxe et al. 2019).