على الرغم من نوعية جيدة بشكل جيد لأنظمة الترجمة الآلية (MT)، تتطلب مخرجات MT تصحيحات. تم تقديم نماذج ما بعد التحرير التلقائي (APE) لأداء هذه التصحيحات دون تدخل بشري. ومع ذلك، لا يتمكن أي نظام من أتمتة عملية التحرير بالكامل (PE). علاوة على ذلك، في حين
أن العديد من أدوات الترجمة، مثل ذكريات الترجمة (TMS)، فإن الاستفادة إلى حد كبير من مدخلات المترجمين، لا يزال تفاعل الإنسان (HCI) محدودا عندما يتعلق الأمر ب PE. تناقش هذه الورقة المحرز في مجال البحث نماذج القرد وتقترح أنها يمكن تحسينها في سيناريوهات تفاعلية أكثر، كما فعلت سابقا في MT مع إنشاء أنظمة MT (IMT) التفاعلية. بناء على الفرضية التي ستستفيد PE من HCI، يتم اقتراح منهجيتين. كلاهما يشير إلى أن إعدادات التعلم الدفاعية التقليدية ليست الأمثل لل PE. بدلا من ذلك، يوصى بتدريب التقنيات عبر الإنترنت لتدريب وتحديث نماذج PE على الطاير، عبر التفاعلات الحقيقية أو المحاكاة مع المترجم.
