2016年,国内外在机器翻译领域新技术突破的新闻比比皆是,机器翻译能否取代人工翻译成为当前学界讨论的热门课题之一。本文主张,在特定的受限语言翻译中,机器翻译已经为人们提供便捷高效的服务,但总体上来说,机器翻译的译文质量还不尽如人意,且在短时间内无法取代人工翻译。本文选取中华人民共和国外交部公开发布的100篇外事文本原文和译文作为研究对象,以外交部权威译文作为人工译文的代表,对比三种代表性机器翻译系统的译文效果。定量分析不同机器翻译引擎提供的译文与人工译文在词汇密度、句子长度方面的差异;选取一定的事例,定性分析机器翻译的译文质量与差异。2016年9月谷歌发布神经网络翻译系统,机器翻译的质量因此大幅度提升;11月百度CEO李彦宏在第三届世界互联网大会乌镇峰会上称,百度的人工智能产品“自动翻译”将要进入实用状态。因此在研究过程中,笔者将外交部文章原文在“谷歌”、“百度”这两款国内外代表性的公共机器翻译引擎中进行机器翻译,获取其机器译文;同时,利用在北京市人民政府外事办公室信息中心实习的机会,借用其内部“外交外事翻译系统”获取垂直领域机器翻译引擎的机器译文。自建上千条四种译文对照的平行语料(一人工、三机器),通过WordSmith,CLAWS统计计数工具及对比具体语料译文案例等方法,描述机器翻译译文在外事文本中的术语翻译、词汇辨析、句法分析和符号翻译等方面表现出的差异,为改进机器翻译系统提供语料分析依据。本研究比较分析外交外事翻译系统、谷歌和百度机器翻译系统的优势与不足,提出对应的解决方法,为提高机器翻译系统译文质量做出贡献。