본 논문은 문학 텍스트의 사후 교정자(post-editors)들이 신경망 기계 번역 (NMT) 및 대규모 언어 모델 (LLMs)에 의해 번역된 은유(metaphors) 방식에 어떻게 반응하고 대응하는지 조사합니다. 연구 결과, 출력물에 포함된 은유 중 3개 중 1개가 사후 교정자에 의해 수정되었으며, 이는 문학 기계 번역 (LitMT)에서 비유적 언어 (figurative language)의 번역이 실제로 문제가 있음을 보여줍니다. 교정자들의 반응에 따르면, 그들은 지나치게 직역된 번역을 인지하고 있었으나, 이는 주로 다어구 표현 (multiword expressions)에서 나타났습니다. 또한, 때때로 그들은 제시된 해결책이 수용 가능한지 판단하는 데 어려움을 겪었습니다. 그들은 기계 번역 (MT) 출력물의 전반적인 품질을 상당히 낮게 평가했으며, 사후 교정 작업이 처음부터 새로 번역하는 것보다 더 많은 작업량과 노력이 필요하다고 언급했습니다. 이는 사후 교정이 번역가의 창의성을 제한하고 텍스트에 대한 소유감을 감소시킨다고 주장하는 이전 연구들을 뒷받침합니다.