近年来,随着机器翻译的快速发展和译文质量的不断提高,机器翻译在各个行业的应用也越来越广泛,专利翻译就是其中的一项。随着国内专利翻译需求的增多,越来越多的译者选择借助机器翻译软件,以此提高翻译速度和质量。本研究以中国知识产权出版社开发的机器翻译软件—WLPLEADER为例,通过对机器译文和人工译文的对比,评价机器翻译的译文质量,统计并分析专利翻译中经常出现的机翻错误类型,进而提出有针对性的译后编辑对策,提高翻译质量。为提高译文质量评价结果的科学性和有效性,本研究采用了自动评价和人工评价两种方法,自动评价方面,主要采用了BLEU评价算法;人工评价方面,主要参考了日本专利局出版的《专利文献机器翻译质量评价手册》。同时,为进一步提高机器翻译在专利翻译中的应用程度,本研究还将分别从专利文献的“发明名称”,“说明书”,“权利要求书”三个部分随机抽取机翻译文,比较各个部分之间的翻译质量差距。通过统计分析评价结果,本研究得出了以下结论。1)总体来看,BLEU值在0.5以上的超过了60%,其中有20%的译文BLUE值达到了0.8机器翻译整体的译文质量较高;机翻译文中出现频率较高的错误有15种,其中语法方面的翻译错误最多,例如“断句错误”,“修饰关系错误”,其次是词汇方面错误,而格式方面的错误在本次研究中只出现了很少几例,说明机器翻译能较好的处理词汇翻译和格式问题。2)专利文献的不同部分之间译文质量存在较大差距,出现频率较多的翻译错误类型也各不相同。例如,“发明名称”部分的平均译文质量最高,但存在较多的“词的误译”;“说明书”部分的译文质量最差,存在较多的“助词使用错误”。3)针对机翻系统中出现的15种翻译错误类型,在进行译后编辑时,应该在明确翻译目标和翻译质量要求、特定的机器翻译系统中频繁出现的错误类型的基础上,引入计算机辅助翻译软件,通过创建术语库、翻译记忆库、利用QA等质量检查工具、调整汉语原文等方法来进行译后编辑。