在過去十年的大部分時間里機構，大數據是一種技術現象，而不是其他任何一種技術現象空白區，企業(yè)試圖利用這種技術為自己謀利協調機製。人們在網絡生活中每天采取的成千上萬的行動可以被用來定位廣告，識別趨勢形勢，甚至預測行為實踐者，這是一個誘人的想法。市場營銷部門和整個公司都以數據作為“21 世紀的石油”為前提約定管轄。

這些公司挖掘了我們的搜索歷史數據，我們的瀏覽行為和我們的上網習慣，其中一些公司通過銷售或使用它來瞄準他們的市場獲得了巨大的利潤發揮。

現在又出現了一種新的現象改進措施。最近的數據濫用丑聞使大數據運動黯然失色，將行業(yè)重點轉移到了一個更可持續(xù)的模式上：走進這些宏大的內容里長足發展。

想想互聯網有多大。它真的很大穩步前行。有 550 億個網頁結構不合理。如果每一頁都有 100字，那就是 5.5 萬億字逐步改善。這可能是一個保守的估計意見征詢。顯然，并非所有這些內容對擁有這些內容的公司都有用大大提高。這些頁面中有許多包含填充語的必然要求、文本或法律術語。從大內容的角度來看取得了一定進展，真正讓營銷人員感興趣的頁面是那些可以被收獲并對數據分析人員有用的頁面完善好。那么，什么是“大內容”積極參與？讓我們把電子商務的產品描述和評論作為最好的例子在這里問題分析，有數以百萬計的產品在互聯網上銷售，他們每一個都需要一個良好的書面描述交流研討，以有效地銷售更加完善。同樣，這些產品中的絕大多數都在站點上提供了一個或多個客戶評論建設應用。如果他們是信息和明確支撐作用，他們可以幫助買家作出自己的決定日漸深入，也可以幫助零售商采取任何反饋在船上。所有這些都是與特定產品相關的內容綜合措施。

因此，有許多有用的內容建言直達，但你如何處理這些信息多種，現在它是現成的？現在我們知道所有這些信息都存在充分發揮，我們確定為一個 語言服務提供商發展成就，它很可能在某一點上需要多種語言，要在多個國家/地區(qū)銷售產品重要方式，就需要本地化開展面對面。然而，所涉及的龐大字數排除了傳統(tǒng)的每天 2000 字的翻譯方法非常重要，因為這太費時了進一步提升。

這就是機器翻譯譯后編輯 (MTPE) 和眾包的用武之地。有效處理如此大量內容的一種行之有效的方法是大規(guī)模機器翻譯營造一處，并使用大量經過審查的語言學家對其進行后期編輯并優(yōu)化其對讀者的影響改革創新。在工業(yè)中，使用 NMT 正迅速成為一種普遍現象取得顯著成效。然而新模式，仍然有陷阱與機器轉換和準確性仍然是問題。這就是我們引入人的元素以確保質量的地方不容忽視。但是組織了，由于“大內容”項目中的字數太多，采用眾包策略是加快這一過程的一種快速而有效的方法說服力。通過吸引多種語言搶抓機遇，并為他們提供成為成功的后編輯所需的培訓和知識，我們可以產生更快的表示、有質量保證的結果全面闡釋。

這就是為什么眾包仍然是 Joncker 和整個行業(yè)的一個重要焦點，在大內容時代競爭力所在，這種方法顯然是唯一可持續(xù)的解決方案之一集中展示。