تتطلب الترجمة الدقيقة معلومات على مستوى المستندات، والتي يتم تجاهلها بواسطة الترجمة الآلية على مستوى الجملة.لقد أظهر العمل الحديث أن الاتساق على مستوى المستند يمكن تحسينه باستخدام معلومات ما بعد التحرير التلقائي باستخدام معلومات اللغة المستهدفة فقط (TL).ندرس نموذج قرد موسع يدمج سياق المصدر.يكشف التقييم البشري للطلاقة والكفاة باللغة الإنجليزية - الترجمة الروسية الإنجليزية أن النموذج الذي يتمتع بالوصول إلى سياق المصدر يتفوق بشكل كبير على قرد أحادي الأحادي من حيث الكفاية، وهو تأثير تجاهله إلى حد كبير بواسطة مقاييس التقييم التلقائي إلى حد كبير.تظهر نتائجنا أن نمذجة TL فقط يزيد الطلاقة دون تحسين كفاية، مما يدل على الحاجة إلى تكييف النص المصدر لتحرير ما بعد التحرير التلقائي.كما أنها تسليط الضوء على النقاط العمياء في الأساليب التلقائية للتقييم المستهدف وإظهار الحاجة إلى تقييم بشري لتقييم جودة الترجمة على مستوى المستند بشكل موثوق.