近年来,机器翻译飞速发展,尤其是神经网络翻译系统的问世使得机器翻译的质量大幅提升。但不可否认的是,机器翻译仍然无法与高水平的人工翻译相媲美,因此,机器翻译与人工编辑相结合的模式获得越来越多的认可。当前,学界对于译后编辑的研究较多,但是对于译前编辑的关注不足。本文以笔者参与的《全球城市论坛实录》翻译项目为研究案例,总结源文本存在的问题,通过对比译前编辑前后的译文,探讨采取哪些译前编辑策略能够有效提升机器输出的译文质量,从而减少译后编辑的工作量。本文归纳出源文本在可读性和可译性两大方面存在问题,可读性方面的问题包括内容冗余、缺失必要信息、文章结构不清晰、口语体风格等;可译性方面存在同义并列重复、省略结构、句子信息层次不清、逻辑不明等问题。针对这些问题,本文提出相应的译前编辑策略,如删除赘余信息,增补必要信息,梳理行文结构,统一行文风格,省略同义重复的词语,补充主语、虚词、逻辑连接词以及改写等。本文希望通过译前编辑策略的研究,帮助译者改善文本质量,规避机器翻译的错误,同时使机器能够更好地理解原文,提升产出的译文质量,减轻译后编辑的工作量,从而提高翻译工作的效率。