近些年来，随着互联网以及大数据的迅猛发展，基于大数据的互联网翻译成为了机器翻译技术实用化的突破口。王海峰说：“组建研发团队后，我们从整个互联网上挖掘翻译资源，在此基础上使用云计算平台训练统计翻译模型、深度学习模型，最终让机器翻译真正达到实用水平，也实现了机器翻译领域很多研究者们的毕生夙愿。”

  王海峰介绍，互联网大数据给机器翻译带来了机遇，语言资源数据量激增，使得海量翻译知识的自动获取和实时更新成为可能。但同时，互联网大数据也带来了新的挑战：比如互联网语言数据噪声大，语言歧义现象多，小语种双语资源数据稀缺等。他们的项目团队遭遇了不少难题，比如2010年初，通过数据分析，他们的研究团队发现，互联网数据虽大，里面却存在着大量的低质语料，比如“好好学习、天天向上”在抓取回来的语料中大多数都被翻为了“good good study，day day up”。

  面对如此令人啼笑皆非的语料，项目团队反复研究改进，最终将传统文本处理技术与互联网技术完美结合。国家科技奖的项目评审专家认为，该获奖项目突破了机器翻译领域内的四大世界级技术难题：“提出基于大数据的互联网机器翻译模型，快速响应高负荷翻译需求；基于大数据的翻译知识获取，克服语言数据噪声问题；通过深度语义分析和翻译技术，解决语言语义歧义问题；提出枢轴语言机器翻译技术，实现了稀缺语种的多语言翻译。”

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