是的，机器翻译的性能受到语料质量和规模的影响。语料质量指的是训练机器翻译模型的语料库的质量，包括语法正确性、词汇丰富性和语义准确性等。语料质量较高的语料库通常可以提供更准确的翻译结果。

  语料规模是指用于训练机器翻译模型的语料库的大小。较大规模的语料库能够提供更全面和多样化的翻译例句，使得机器翻译模型能够更好地理解和处理不同的翻译任务。

  较高质量和较大规模的语料库可以提供更多的上下文信息，促进机器翻译模型学习更准确的翻译规则和模式。这意味着模型在翻译时可以更好地理解原文语义，更准确地选择合适的翻译词汇和结构，从而提供更准确和流畅的翻译结果。

  此外，语料库的领域覆盖范围也对机器翻译的性能有影响。如果语料库覆盖了多个领域的数据，机器翻译模型将具有更好的通用性，能够处理不同领域的翻译任务。相反，如果语料库只涵盖了特定领域的数据，机器翻译模型可能在其他领域的翻译任务上表现不佳。

  因此，为了提高机器翻译的性能，需要使用高质量、大规模、涵盖多领域的语料库进行训练。同时，还可以通过预处理和后处理技术来进一步提升翻译质量，例如使用术语和短语表进行替换、处理特定结构的错误等。