Най-големият проблем, с който се сблъскват разработчиците на програми за преводи, е качеството на услугата. Известно е, че главната цел на машинния превод е звуково да се различава минимално от човешкия – когато се чете, да няма фактори, от които да личи, че текстът е написан от машина (докато всъщност е).
Един от често задаваните въпроси относно тази услуга е: може ли машинният превод напълно да замени човешкия труд? И да, и не.
Очевидно е, че има текстове, които изискват човешка намеса, например в подбирането на най-доброто значение на дадена дума, така че да се избегнат двусмислици и откровени гафове. Тези фактори могат да звучат доста обезкуражаващо, но „изкуственият” превод си има и предимства, главно в сферата на маркетинга – увеличена продуктивност, бързина на процеса и по-малко пари за поддръжка и изпълняване на задачи. Фирмите, които се занимават с развитието на машинните преводи, поставят като главна цел качеството – което засега не може да достигне това на превода, извършен от човек.
МП може да предложи по-добро качество от стандартния превод, когато налице са следните фактори:
- Експертно въвеждане на точна терминология;
- Граматическа и терминологична точност на базовите текстове;
- Автоматична нормализация на базовите текстове;
- Правилно въвеждане на вече съществуваща текстова памет;
- Обучени пост-редактори;
- Постоянен речников ъпдейт, гарантиращ правилната употреба на нова/модифицирана терминология;
- Автоматична пост-продукция;
- Постоянен ъпдейт на „преводната памет”, гарантиращ подобрено съдържание.
Ползваният софтуер определя в немалка степен качеството на работа – има много програми, специализирани в машинен превод. По-известните от тях са Apertium, OpenLogos, SYSTRAN, небезизвестният Google Translate и т.н.
Качеството на работа на подобни програми е главна цел на разработчиците. При най-често използвания метод на работа, SMT (статистически машинен превод), подобряването на качеството се осъществява чрез постоянно добавяне на информация в преводната памет, терминологията и общия речник, който софтуерът ползва като пример, за да се постигне адекватен превод. Финалният щрих е кодирането и тестването на резултата, докато системата е фино настроена. Почти същото се отнася и за вече по-неефективния метод на правилата.
В последните години най-много се разработва статистическият метод (SMT). Съществуват още много методи за машинен превод, но за момента този е най-ефикасен, показва най-обещаващи резултати и има най-голямо покритие върху различните видове текстове, подлежащи на превод. Тези свойства придават на SMT благонадеждността, необходима за така желания ефект на машинния превод – да бъде неразличим от човешкия превод.