نؤيد موضوع اتجاه الترجمة في البيانات المستخدمة لتدريب أنظمة الترجمة الآلية العصبية والتركيز على سيناريو في العالم الحقيقي مع اتجاه الترجمة المعروفة والاختلالات في اتجاه الترجمة: هانزارد الكندي.وفقا للمقاييس التلقائية ونحن نلاحظ أنه باستخدام البيانات
الموازية التي تم إنتاجها في "اتجاه الترجمة" المطابقة (الهدف الأصيل والترجمة) يحسن جودة الترجمة.في حالات عدم توازن البيانات من حيث اتجاه الترجمة ونتجد أن وضع العلامات على اتجاه الترجمة يمكن إغلاق فجوة الأداء.نقوم بإجراء تقييم بشري يختلف قليلا عن المقاييس التلقائية، لكنه يؤكد ذلك على هذه البيانات الفرنسية الإنجليزية المعروفة لاحتواء ترجمات عالية الجودة ومصدر مختلط أصيل أو مختار على تحسين المصدر المرتبط بالترجمة للتدريب.
