본 논문은 영어에서 프랑스어로의 전문 번역(specialised translation) 맥락에서 기계 번역(MT)과 사후 편집(PE)의 품질을 평가하는 것을 목표로 합니다. 세 가지 MT 시스템(DeepL, eTranslation, Systran)을 비교하였으며, 언어학자/번역가 그룹과 NLP 전문가 그룹이라는 두 그룹의 사후 편집자들에게 사후 편집을 수행하도록 요청했습니다. 번역 평가는 MT 및 PE 평가에 맞게 조정된 오류 유형론(error typology)을 사용한 오류 주석(error annotation)을 기반으로 합니다. 결과에 따르면 세 가지 MT 시스템과 두 그룹의 사후 편집자 사이에 상당한 차이가 있음이 드러났으며, 특히 용어 정확성(terminological accuracy)과 유창성(fluency) 측면에서 두드러졌습니다. 본 연구는 전문 번역에서 도메인 지식(domain knowledge)의 중요성뿐만
특수 목적 언어(LSP) 환경에서 MT 시스템의 한계와 가변적인 성능을 강조합니다.