机器翻译(MT)是指使用计算机将文本从一种自然语言自动翻译为另一种语言的应用程序。随着计算机以及人工智能技术的不断发展，机器翻译的水平与遵从性越来越高。不管是谷歌翻译、DEEPL，还是有道翻译、搜狗翻译等在线翻译，机器翻译在当下的翻译实践中越来越广泛，翻译行业和客户尤其对其效率十分认可，对以往“机器翻译质量差，在大型翻译项目中完全派不上用场”的刻板印象也逐渐发生了变化。2016年9月底谷歌公司发布的由谷歌神经机器翻译(GNMT)支持的中英翻译工具一上线便获得一致好评。各大新闻媒体为了夺人眼球，大肆吹捧机器翻译的优点，人工翻译时代已经过去，机翻时代将大放光彩。也有专业人士对这种绝对化的观点保持了一份理性。搜狗公司的首席执行官王小川先生曾表示：“人和人工智能没有决战，只有融合。”机器翻译至今还不至于取代大部分译者，也不至于“将大部分译者变成译后编辑”。

英国著名翻译家纽马克将文本的类型按照语言的功能分为三种:表达型文本(expressive text)、信息型文本(informativetext)和感召型文本(vocative text)(Newmark，2001)。信息型文本主要是表现事实、信息、知识、观点等，其特点是逻辑性较强，翻译时译文应当简洁明了，传递与原文相同的概念与信息。信息型文本的关键词是“信息”，因而在翻译时，准确性是此类文本翻译的关键所在。具体表现为译文与原文在内容和语义上要求准确对应，译文应将原文信息完整、准确地传达出来。其次，信息型文本的载体多是科学、技术、商业、工业、经济等领域的文件、报告、论文、教材等，这就决定了此类文本的另一个特点：专业性强。

机器翻译是利用计算机实现从源语言转换成目标语言的过程，可分为基于规则的、基于语料库的、和基于人工神经网络等几种系统。我主要采用的机器翻译系统是由北京旗渡翻译有限公司研发的术语猫等在线中英翻译工具。

译问平台是基于深度学习的端到端神经机器翻译系统，译文更流畅、更加符合语法规范、容易理解。因此，译问以其翻译速度快、成本低廉的特性而在翻译实践中被译者青睐。即便如此，目前的机器翻译并不完善，还需要译后编辑的介入。

译后编辑(Post-editing，简称PE)，是指语言服务业专业从业者对机器翻译结果进行编辑，加工使其结果符合客户要求的质量标准的过程。从事译后编辑者是受过专门培训的人才，因而可以快速找到译文中需要改进或纠正的地方，从而把控翻译质量。因此，机器翻译节约时间，译后编辑翻译质量监控，二者结合比纯人工翻译(Human Transla‐tion，简称HT)提升了效率。

译后编辑主要分为两种：全面的译后编辑和简单的译后编辑，使用哪种编辑取决于译文的用途和客户的要求。目标是使译后编辑输出与人工翻译输出的译文质量相当。目的在于提供文本的主要思想和大意，适用于重视译文质量、效率和成本的翻译题材。不同文本使用目的不同。但无论哪种形式的译后编辑，都需要确保信息完整。对语意不明的句子进行重组；对必要的背景知识进行解释；保证语义的准确以及专业术语的一致性。如果机器翻译做得比较到位，那么就省去译后编辑的精力；如果并未做到上述要求，那么就要花费大量精力去做全面编辑。