机器翻译指的是计算机程序将一种自然语言转换成另一种自然语言的过程。随着全球化进程的推进,对于翻译的需求日益增大,机器翻译的运用也随之越来越多地进入人们的视野。然而,对于机器翻译的质量与运用问题仍存在很大争议:有人认为随着科技发展,机器翻译取代人工翻译势在必行;与此同时,对于机器翻译质量的质疑从未停止。本文旨在从语言学角度对谷歌翻译、必应翻译和百度翻译进行比较评估,分析这三种不同的机器翻译系统在德译汉中产生的错误,从而为翻译人员提出机器翻译系统使用方面的建议。全文共分为五章。第一章是引言部分,主要对该课题提出的背景、国内外研究现状、要解决的主要问题和目标以及全文的结构进行阐述。本文主要回答以下三个问题:在机器翻译德译汉中经常出现的错误是什么?机器翻译能为翻译人员在多大程度上提供帮助?有哪些策略可以使机器翻译更好地服务于翻译人员?第二章介绍了本文的理论基础。这一章主要由机器翻译和翻译质量评估两部分组成。前半部分简单地回溯了机器翻译的发展历史,同时对机器翻译的分类以及本文所研究的三种不同机器翻译系统进行介绍。后半部分定义了 "质量"的概念并举例介绍了现有的机器翻译质量评估手段。第三章中展开了具体的研究。本文中主要采用了语料库语言学的研究方法,制定相应的标准选取德语新闻及其中文翻译语料构建语料库。在第二章中介绍的现有机器翻译质量人工评估手段的基础上,提出了本文运用的为德译汉机器翻译设计的错误类型分类,利用这一分类为所选取的语料进行了标注。第四章介绍了研究成果,主要分为按错误类型和按机器翻译系统进行分析评价以及提出机器翻译使用策略三个部分。从错误类型上看,数量最多的是词汇错误,其次是句法错误、其他错误以及代词指代错误。机器翻译系统方面,在本研究中谷歌翻译和必应翻译表现相差无几,百度翻译的错误数量则明显多于上述两个系统。基于上述结果,本章末尾提出了翻译人员使用机器翻译系统的三个策略:第一,正确认识机器翻译,了解其典型错误类型及原因;第二,进行译前编辑和译后编辑,译前编辑包括将长句、复杂句拆分成数个短语以及用代词所指的具体表达代替代词本身等,译后编辑中应有针对性地检查最可能出现的错误,比如同形词和多义词;第三,使用英语作为中间语。第五章是结尾章,笔者在本章中对本文的理论基础、具体研究和研究成果进行了总结。同时也反思了本研究中的不足之处:错误分类存在模糊之处,此外希望能够在未来的研究中比较翻译人员运用及不运用机器翻译系统的翻译效率和质量。本章的最后提出了笔者对机器翻译前景的看法:虽然目前机器翻译的质量尚不令人满意,但是笔者对其发展抱有乐观态度。在可预见的未来机器翻译还不能够取代翻译人员,但是其能为翻译人员完成大量译前工作从而在一定程度上减轻其工作负担。机器翻译将成为翻译人员的一项重要工具。