机器翻译在经过六十年的发展后,无论是从理论技术还是从实际应用方面都取得了长足的进步。不过在机器翻译飞速发展的同时,其翻译质量却一直是强差人意,可懂性与忠实性低。随着研究的不断深入,主流的规则方法存在的问题逐渐暴露出来。单纯依靠语言工作者人工编写规则已不能满足实际应用的需要,基于规则的机器翻译方法似乎走到了尽头。那么基于语料库的机器翻译是否可以使机器翻译的质量达到一个新的高度；如果可以,那么如何才能更好地改善其翻译质量等,这些都是本研究所探讨的问题。本研究以日本国家科技局的一个简单的整体评价标准和冯志伟教授所提出的质量评估标准为基准,以基于规则的翻译软件Systran和基于语料库的翻译软件Google为工具,从实践角度出发,对基于语料库的机器翻译进行可行性分析。本研究首先从词汇、结构方面对Systran和Google的英汉机翻译本进行了比较,并根据相应的问卷调查结果对译本的整体可读性和忠实性进行了分析,从而确定了基于语料库机器翻译的“可行性”；其次以基于语料库的Google为工具,对其文学与非文学作品中的英汉机翻译本进行词汇、结构以及整体可读性和忠实性的翻译质量对比,进而确定了语料库翻译方法在非文学上的“可行性”与文学上的“不可行性”；最后提出了一定的可行措施来提高基于语料库的非文学作品翻译的质量。其中所提出的可行措施包括：对混合策略的机器翻译方法进行研究；进一步细化数据库的分类,扩大语料库的数量；软件语境分析能力的加强；加强读者译后编辑的主体性。由于翻译评价标准本身的不成熟性,个人评价的主观性以及时间的有限性,本研究存在着诸如翻译文本不足,问卷调查人数有限等不足之处。但作者希望此研究能从实践角度出发对语料库机器翻译的发展做出一些贡献。