无论公司选择何种策略，如果没有合适的数据且不具备相关经验，那么就很难选出理想引擎。Lionbridge 在机器翻译领域深耕 20 余年，经验丰富，且汇集了有关机器翻译的海量语言和质量数据，可帮助客户做出正确选择。此网页提供了一些基本信息，可让您了解机器翻译引擎在处理常见语言对时的表现，帮助公司根据自己的内容做出合理选择。

哪个机器翻译 (MT) 引擎效果更好？要回答这个问题并不容易。

面对市面上的各种 MT 引擎，您在选择时需要注意一点：一些引擎只用于某特定用途或只针对某特定领域。如果您的需求与引擎用途不匹配，那么无论该引擎多么先进，翻译效果可能都会不尽人意。因此，要确定适合自己的理想选择，您首先要明确自己使用 MT 的目的。

如果只是用于一般用途，那么 Google Translate 或 Bing Translator 或许就挺合适。但如果您需要针对某个特定语言或领域的 MT 引擎，Amazon Translate 或 DeepL Translator 可能更加适合您。

Lionbridge 的 Machine Translation Tracker 每月会分析各种引擎的性能，帮助您根据需要的语言对甄选出理想的 MT 引擎。以后想要了解哪个 MT 引擎更好时，不妨换一种问法：“哪个 MT 引擎更能满足我的需求？”而且记住，您可以放心参考 Lionbridge 提供的实用信息。

想要进一步了解不同类型的机器翻译技术？请阅读我们的博客文章《了解机器翻译》。

Lionbridge 专家评论

2022 年 11 月

在 10 月 11 日至 11 月 1 日期间，我们见证了 Microsoft 机器翻译 (MT) 的整体翻译质量得到不错的改善，Bing Translator 的翻译质量最近也有了提高。这样一来，主流 MT 引擎的提高程度可以说是不相上下。在这种趋势下，谁将成为 MT 领域的赢家，仍然胜负难料。

几个月来，主要 MT 引擎所取得的进展都称不上亮眼。我们希望 Microsoft 的这次进步将打破这种平静的态势，为各大引擎敲开后续进展的大门。 

我们突破了以往常规的单一对照译文衡量方式，并通过使用包含多份对照译文的二次追踪证实了 Microsoft 此次的改善结果。在这次 MT 评估中，我们使用了 10 份出色的人工翻译作为对照，而非仅使用单份对照译文，由此得到了更加准确的编辑改动程度指标，该指标将多种可能正确的翻译纳入对最终结果的考量。

今年已近岁末，我们注意到 2022 年 MT 的发展乏善可陈。很少有水花激起我们的注意；这一次的 Microsoft Bing MT 进步大概都可以称为全年的重头戏了。就像今年早先有人评论的那样，当前的 MT 范式可能正在进入一个瓶颈期。我们很期待机器翻译在 2023 年能为我们带来惊喜。

— Rafa Moral，Lionbridge 创新副总裁 

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MT 整体质量评估

MT 引擎比较

时间

图表 1：主流机器翻译引擎处理德语、俄语、西班牙语和中文内容的平均质量比较。机器翻译 (MT) 引擎的表现受多种因素的影响，例如源内容质量、源语言和目标语言、内容主题，以及 MT 引擎是否经过训练。根据整体质量比较图表，从引擎处理各种语言内容的长期表现来看，Google NMT 一直处于领先地位。 Bing 和 Amazon MT 引擎的质量评分波动最大，质量有较大起伏。

针对不同语言对的质量表现

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时间

图表 2：主流 MT 引擎针对特定语言对的平均质量比较。

针对不同领域的质量表现

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时间

图表 3：主流 MT 引擎针对特定领域内容的平均质量比较。

如需了解有关机器翻译的更多见解和未来趋势，请阅读我们的“语言技术的未来”系列博客文章 —
《机器翻译的未来》。