一、语料库建设
1. 收集语料
专门收集网络用语和俚语的语料。这包括从社交媒体平台（如推特、微博等）、网络论坛、流行文化作品（如电影、电视剧、小说等）中收集大量包含网络用语和俚语的文本。
例如，从热门的美剧对白中收集如“YOLO（You Only Live Once）”等俚语，从微博热门话题下的评论中收集像“奥利给”这样的网络用语。
2. 标注和分类
对收集到的语料进行标注，注明其语义、使用场景、情感倾向等。对于俚语，还需要标注其地域特色或者特定人群使用的特点。
比如，“酷毙了”这个网络用语，可以标注为表示极度赞赏的情感倾向，使用场景较为口语化、随意。
二、算法优化
1. 神经网络调整
调整神经网络的结构和参数，使其能够更好地学习网络用语和俚语的模式。可以增加网络的深度或者宽度，以提高对复杂语义的处理能力。
例如，在神经机器翻译（NMT）模型中，通过增加隐藏层的神经元数量或者层数，让模型能够更好地捕捉到网络用语的语义关系。
2. 预训练与微调
利用大规模预训练模型，然后在包含网络用语和俚语的特定语料上进行微调。预训练模型可以学习到语言的通用结构和语义，微调则可以针对网络用语和俚语进行专门的优化。
例如，先在大规模的通用语料上预训练一个Transformer模型，然后再在收集的网络用语和俚语语料上进行微调。
三、人工干预
1. 专家审核
聘请语言专家，对翻译结果进行审核。尤其是对于一些语义模糊、文化内涵丰富的网络用语和俚语，语言专家可以凭借他们的专业知识和经验给出准确的翻译。
例如，对于一些具有地域文化特色的俚语，像英国的“Bob's your uncle”（表示事情轻而易举地完成了），语言专家可以根据上下文准确地将其翻译成合适的目标语言。
2. 众包审核
利用众包平台，让众多的语言爱好者或者母语使用者参与到翻译结果的审核中来。他们可以从不同的角度对翻译结果进行评估，提供更多元化的意见。
比如，在某个众包平台上发布待审核的包含网络用语的翻译内容，让不同地区、不同背景的人来判断翻译是否准确、自然。
