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近年来,以Google神经网络为代表的机器翻译发展迅猛,且对于某些正式文本的翻译质量高达百分之六七十,但机器译文仍需要人工进行审校与修改,因此以机器翻译为基础的译后编辑需要进一步深入研究。从中国知网(CNKI)数据库选取200篇来自江西理工大学强势学科有色金属方面的SCI、EI科技论文(2015-2017年)的中文摘要进行Google汉英机器翻译,并对译文进行人工分析,同时参考其原有英文摘要进行比较研究。结果显示:Google科技文本汉英机器翻译的错误主要在于词汇、句法、逻辑等方面,且出现错误频率依次递减