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post-editing
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研究比较DeepL、eTranslation、Systran机器翻译系统在专门法语翻译中的表现
一项新研究评估了三种机器翻译（MT）系统——DeepL、eTranslation和Systran——在将专门的英语内容翻译成法语方面的性能。该研究还比较了两组不同人群的译后编辑工作：专业语言学家/翻译家和自然语言处理（NLP）专家。研究结果表明，在MT系统和译后编辑组之间，翻译质量，特别是术语和流畅性方面，存在显著差异。该研究强调了领域特定知识在专门翻译中的关键作用，并指出了MT系统在特定专业语境下语言使用方面的可变有效性。
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研究：学生在人工智能翻译评估中优先考虑流畅性和工作量而非指标
一项课堂研究考察了机器翻译和译后编辑课程中的学生如何评估通用语言模型和在线机器翻译系统。学生将英文维基百科文本翻译成加泰罗尼亚语或西班牙语，使用自动指标和人工判断评估系统输出，然后选择一个进行译后编辑，并说明理由。研究结果表明，学生并非仅依赖自动指标，而是根据充分性、流畅性、术语、自然度和预期的译后编辑工作量等因素，选择与指标排名不同的输出。