提供されたコンテキストに基づいて、将来の機械翻訳（MT）リサーチを進める際には、以下のアプローチが考えられます。
新しい評価方法の開発：高品質な翻訳を実現するために、従来の評価方法では不十分な部分があることが示唆されています。今後はより適切で信頼性の高い評価指標や手法を開発して、MTシステムの性能向上に貢献する必要があります。
人間と機械の協力：人間と機械それぞれの強みを活かすために、ハイブリッドアプローチを採用することが重要です。人間が対応できる文脈やニュアンスを理解し、その情報を元にMTシステムを改善していくことが有効です。
データ駆動型アプローチ：大規模なデータセットから学習し、自己学習能力を持つMTシステムの開発も重要です。常時変化する言語パターンや表現形式に迅速かつ柔軟に対応できるような技術革新が求められます。
専門家・利用者フィードバック：専門家や利用者から得られるフィードバックや意見も重要です。実際の使用場面で生じる問題点やニーズに合わせてシステム改善を行うことで、実用的なMTソリューションへと進化させていく必要があります。