21世纪文化交流日益密切,翻译需求激增,推动了机器翻译（MT）发展。虽然机器极大地提高了翻译速度,但常常无法独立产出质量稳定的译本。如今机器翻译+译后编辑（MT+PE）是行业大势所趋,译后编辑也因而成为了译员必须掌握的技能之一。本报告为译后编辑实践报告,选材为Beyond the Internet of Things（《万物互联》）,属于典型的科技文本。有实验表明,机器翻译70%的错误集中在词汇层面,可见反思词汇的译后编辑对提高译文质量尤为关键。科技文本中术语繁多,用词精准,信息量大,词汇层面的翻译对读者理解概念更是有极大的影响。而在本次实践中,对包含词法规律的单词,机器翻译的正确率明显偏低。综上所述,本报告选择以“V-er”名词为例,旨在讨论科技文本中词汇层面的翻译难点,提出优化策略,提高译后编辑质量。本报告以框架语义学为理论指导,强调语言、场景和经验之间的相互关联。在实践中我们发现,“V-er”名词的翻译不应拘泥于“者”的范式,而应注重重现原文的信息与场景。因此,在框架语义学的指导下,笔者提出了一系列翻译策略,认为译者应充分理解原文框架的逻辑与概念,重建对等的译语框架,最后灵活组织译语表达。译者可以通过检索文本外的信息来延伸语义框架,也可以结合“V-er”名词的构词规律,激活同类词语使用场景,从而更好地理解词语的本质和内在逻辑。在译后编辑中,笔者采用了补偿法、转换法、意译法等具体翻译策略来修正机器错误,消除机器翻译痕迹,灵活产出对等的目的语文本。通过研究“V-er”名词的译后编辑策略,笔者希望能以小见大,启发关于其他词语译后编辑技巧的思考,以及框架语义理论在译后编辑中的应用。同时,通过本次翻译实践,笔者也锻炼了自身的译后编辑能力。