翻译过程中翻译技巧的预测
本研究发现提前识别翻译技巧并应用于机器翻译过程可以进一步优化机器翻译，通过不同实验对从头翻译和后编辑两种翻译过程进行了预测，预测准确率分别达到 82% 和 93%。
本文研究了矫正人为翻译错误的任务，通过构建语料库和数据集，发现人类错误比机器翻译的错误更多样，需要专门的模型来矫正。通过预训练，TEC系统在F1得分上提升了5.1个百分点，并在人机交互实验中表现出卓越能力。
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