本书在研究内容和方法上有一定的创新, 主要创新点包括: 第一, 建设了一个新闻领域的细粒度英汉神经机器翻译错误分析语料库; 第二, 错误分析与译后编辑相结合; 第三, 基于数据的译后编辑努力度量方法及其影响因素研究; 第四, 本研究综合运用自然语言处理研究方法、实验研究法等多种方法, 试图在一定程度上为机器翻译质量评价和译后编辑过程研究提供新思路和新成果, 进而拓展计算语言学和机器翻译应用研究的范围, 为神经机器翻译系统开发和改进提供反馈和借鉴。