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机器翻译，又称为自动翻译，是利用计算机将一种自然语言(源语言)转换为另一种自然语言(目标语言)的过程。它是计算语言学的一个分支，是人工智能的终极目标之一，具有重要的科学研究价值。
Beyond "To whom it may concern": Tailoring Machine Translation to Audience and Intent
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Learning from Many Voices: Literary MT Using Multi-Reference Human and Synthetic Data
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Reasoning over Grammar: Can Synthetic Linguistic Reasoning Traces Enhance Low-Resource Machine Translation?
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Measuring User's Mental Models of Speech Translation in Human-AI Collaboration
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Can an Old Dog Be Taught New Tricks? Taking LLMs Beyond Sentence Level Translation
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Mitigating Gender Bias in English to Romanian Machine Translation
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Machine Translation and Post-Editing: Comparative Evaluation of Different MT Systems and Post-Editor Groups in Specialised Translation
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Speaking in Self-Assessing Tongues: On the Verbalized Confidence of LLMs in Machine Translation
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Smarter edits? Post-editing with error highlights and translation suggestions
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Translating the Untranslatable: An Operationalizable Ontology for Untranslatability
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How Far Can Machine Translation Quality Take You? Extrinsic Discourse Evaluation in Goal-Oriented Setups
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Evaluative Judgement in Teaching AI-based Translation: A Class-room Case Study of AI-Mediated Translation and Post-Editing
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Dual-branch Prompting for Multimodal Machine Translation
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Translators as Invisible Teachers of AI: Copyright, Translation Memory, and the Political Economy of Linguistic Data
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Rewrite to Translate, Translate to Reward: Reinforcement Learning for Source Rewriting in Machine Translation
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参考链接
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