국내 한문 자료의 경우 국가 주도의 한문고전 전산화 사업을 통해 원시 코퍼스는 확보되었으나 주석, 병렬 코퍼스 구축 작업은 크게 관심을 받지 못하였다. 국내 한문 자료의 코퍼스 구축 및 기계번역은 단계적으로 진행된 것이 아니라 최근 인공지능 번역의 개발에 힘입어 단기간에 발전되어 온 것이라고 할 수 있다. 현 단계의 인공지능 번역은 기계가 원문 번역문 데이터를 기반으로 문장 간의 연관성을 자동적으로 학습하는 단계이기 때문에 문법, 품사, 표점 등 일정한 기준에 의해 주석을 가하는 주석 코퍼스를 구축하는 작업은 불필요하게 여겨진다. 이러한 상황은 같은 한자문화권인 중국과 일본의 상황과 견주어 보았을 때 무척 상이하다. 중국과 일본은 기계번역을 대비하여 한적 정보화와 코퍼스 구축 사업이 단계적으로 진행되고 왔다. 이들의 코퍼스 구축 작업은 기계 번역의 효율성을 제고하는 것뿐 아니라 국학 연구의 긍정적 기여를 하는 것을 목표로 하고 있다. 이를 볼 때 국내 한적 자료의 코퍼스 구축 작업이 과연 불필요한 것인지에 대한 재고가 필요하다. 일본에서는 교토대학교 인문과학연구소와 국립국어 연구소의 주도로 한문 원전 코퍼스 구축 작업이 진행되어왔다. 인문과학연구소는 Mecab 형태소 분석기를 활용하여 주석 코퍼스를 구축하였으며, 전통적인 훈독 방식을 응용하여 Universal Dependencies에 의한 依存文法解析을 시도하였다. 일본 국립국어 연구소의 연구는 코퍼스 구축을 통해 번역 결과물을 생성해내는 작업뿐 아니라, 이를 바탕으로 시대와 학파, 문단에 따른 학문적, 문예적 경향을 추출해 내었다. 이러한 성과를 볼 때 한국의 원전 자료에서도 주석, 병렬 코퍼스를 구축하는 작업에 관심이 필요하다.
국내 한문 자료의 경우 국가 주도의 한문고전 전산화 사업을 통해 원시 코퍼스는 확보되었으나 주석, 병렬 코퍼스 구축 작업은 크게 관심을 받지 못했다. 현 단계의 인공지능 번역은 기계가 원문 번역문 데이터를 기반으로 문장 간의 연관성을 자동적으로 학습하는 단계이기에 문법, 품사, 표점 등 일정한 기준에 의해 주석을 가하는 주석 코퍼스를 구축하는 작업은 불필요하게 여겨진다.