摘要

近年来，机器翻译已经成为自然语言处理方面同时也是人工智能领域的一大热点话题。上个世纪，欧美工程师提出利用计算机进行翻译的想法，并投入大量时间、精力研究机器翻译有关问题。但是，二十世纪六十年代的ALPAC质疑报告的提出使得机器翻译的发展在一段时间内相对停滞。近年来自然语言学领域取得长足发展、计算机技术飞速进步，机器翻译也取得了前所未有的进步，一些实用的翻译方法随之出现。

几种行业多用的的机器翻译方式，例如基于规则的机器翻译方法、基于统计的机器翻译方法，基于实例的机器翻译方法、基于混合策略的机器翻译方法等支撑了机器翻译行业的发展，也各有优劣，根据不同的场景加以应用才能取得理想的结果，但困难依然较大。

在机器翻译取得长足发展的同时，研究者们也逐渐发现由于人们对于语言的研究还不够深入，计算机无法准确理解语言构架以及不同语言之间的区别，机器翻译的效果与人们所期待的仍有很大差距。为了并取高质量的译文以及迅捷的翻译速率，译后编辑成为解决质量与速度之间矛盾的有效方式。机器翻译的发展离不开译后编辑，谷歌、微软等公司的本地化翻译都采取了机器翻译后的译后编辑方式。本文也将简要阐述译后编辑的一些实践原则，并总结机器翻译以及译后编辑的发展现状，展望未来发展趋势。

关键词：机器翻译，基于规则的机器翻译方法，基于统计的机器翻译方法，基于实例的机器翻译方法，基于混合策略的机器翻译方法译后编辑，人工翻译,读者反映论

Contents

Abstract II

Acknowledgements III

1 Introduction 1

1.1 Background Information 1

1.2 Objectiveness and Significance of the Study 1

2 Perspectives for Evaluation of Machine Translation 3

2.1 Rule-Based Machine Translation 3

2.2 Statistical Machine Translation 4

2.3 Example-Based Machine Translation 5

2.4 Hybrid Strategies Machine Translation 6

2.5 Machine Translation Evaluation Technology 7

3 Post-Editing 10

3.1 Degrees of Post-Editing 11

3.2 What Makes an Effective Post-Editor? 11

3.3 Post-Editing Quality Expectations 11

3.4 The Future of Post-Editing 12

4 Machine Translation as Evaluated with Reader-Response Perspective 14

4.1 Translation Validity from Reader-Response Perspective 14

4.2 Post-Editing of Machine Translation from Reader-Response Perspective 15

5 Future Prospects of Machine Translation 16

6 Conclusion 18

References 19