我们引入了翻译误差校正（TEC），这是自动校正人类生成的翻译的任务。机器翻译（MT）的瑕疵具有长期的动机系统，可以通过自动编辑后改善变化后的转换。相比之下，尽管人类直觉上犯了不同的错误，但很少有人注意自动纠正人类翻译的问题，从错别字到翻译约定的矛盾之处。为了调查这一点，我们使用三个TEC数据集构建和释放ACED语料库。我们表明，与自动后编辑数据集中的MT错误相比，TEC中的人类错误表现出更加多样化的错误，翻译流利性误差要少得多，这表明需要专门用于纠正人类错误的专用TEC模型。我们表明，基于人类错误的合成错误的预训练可将TEC F-SCORE提高多达5.1点。我们通过九名专业翻译编辑进行了人类的用户研究，发现我们的TEC系统的帮助使他们产生了更高质量的修订翻译。
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