机器翻译对不同类型文件的适用性存在差异。先前己有研究从比较视角入手,论证了三类文本机器翻译的适用性。为了做出合格的翻译,一种“机器翻译”和“译后编辑”相结合的新模式应运而生。对于这种新兴的模式,已有较多研究对机器翻译质量评估以及提升做出了评述,也有一些研究对译后编辑的具体方法进行了探讨。然而,有关不同文本类型之间机器翻译适用性以及译后编辑方法差异性的研究却相对较少。本文以报告类文本的翻译和医疗试验类文本的翻译为案例,讨论了机器翻译（汉译英）在两种文本中的适用性,并对比了这两种文本类型之间译后编辑方法的差异。本文的操作步骤如下,首先两篇原文均送入Deep-L在线翻译引擎进行机器翻译,在得到输出结果后进行人工手动排查翻译错误。在得到机器翻译文本后,本文采用MQM机器翻译评价框架对提取的错误进行识别和分类,并通过两类文本的错误频次和错误分布情况来检测机器翻译对该类文本的适用性。随后,依据两篇文本的文本特征,本文对造成机器翻译适用性差异的原因进行了分析。最后,本文对两种文本类型的具体译后编辑策略进行了总结,也列举了两种文本类型译后编辑方法的差异。结果表明,机器翻译对上述两种类型文本的适用性存在差异。独立样本T检验结果显示,相较于报告类文本,机器翻译更适用于医疗试验类文本。且根据两类文本的特征分析,报告类文本中大量使用小标题以及无主句是造成机器翻译适用性较差的最主要原因。在对比两类文本的译后编辑方法后可以发现,医学试验类文本的译后编辑主要侧重于词汇层面的错误处理且错误数量较少,而报告类文本的译后编辑方法则侧重于词汇和句法两个层面且错误数量较大。此外,本文还发现预编辑法在处理报告文本时可以有效减少机器翻译中错误的产生,从而提高文本翻译的效率。本文的研究结果可以从以下几个方面对未来的研究有所裨益。首先,从理论角度来看,本论文有助于进一步了解文本类型差异对机器翻译适用性以及译后编辑方法的影响,并指出当今机器翻译技术中存在的不足。其次,从教学角度来看,本文中的翻译材料可以为翻译课堂提供富有成效的教学案例。最后,从实践的角度来看,本文展示了报告类文本和医疗试验类文本在译后编辑方法上的差异,可以有效提高译者处理这两种文本类型时的效率。