科研论文在知识传播过程中作用重大,推动国际范围内的知识共享。摘要是科研论文中必不可少的一部分,既是对论文的概括性总结,也是读者发现和探寻相关领域知识的快捷途径。然而,目前英文摘要的机器翻译质量在精确性和专业性方面都不尽人意,需要通过后期编辑和人工校对才能产出高质量的中文翻译文本。本文以计算机科学论文摘要为例,对谷歌机器翻译的300篇计算机英文论文摘要的中文版本进行了翻译错误类型分析并归类,并提出相应的译后编辑策略。首先在赖斯文本类型理论翻译策略指导下,对机器翻译系统生成的译文进行译后编辑,再邀请计算机专业以及翻译专业的专业人士进行确认。之后以DQF-MQM错误类型分类框架为依据,对机器翻译系统生成的译文中的错误进行分类。研究发现,机器翻译的计算机英文论文摘要的中文版本中存在七大类翻译错误,其中不符合中文表达习惯的翻译错误占比最大,其次是术语误译、误译、欠译、漏译、过译以及赘译。本论文研究发现,由于源文本的信息型学术文本特征,长难句、被动语态以及术语翻译是造成机器翻译错误的主要原因。针对源文本的逻辑缜密、语步序固定等特征,本研究针对性地对各类错误类型提出了相应译后编辑策略。建议译者在译后编辑中通过将隐性连接转换为显性连接从而保持源文逻辑性,通过增加主语以及调整语序处理被动语态保持源文的学术精准,通过恰当选取词意处理半技术词汇等。本研究采用定性和定量分析方法,系统归类了计算机科技文本摘要中机器翻译出现的错误,并提出相应译后编辑策略,为该领域的译者提供参考建议,从而提高该领域的机器翻译质量。