DeepL과 Google 번역: 기계 번역 서비스 비교
신경망 기계 번역의 부상
최근 몇 년 동안 기계 번역 기능이 빠르게 발전하여 신경망 기계 번역이 가장 정교한 기술로 부상했습니다. 복잡한 딥 러닝 알고리즘과 인공 지능을 사용하여 종종 인간 수준과 일치하거나 초과하는 놀라운 고품질 자동 번역을 제공합니다.
신경 기계 번역은 이중 언어 텍스트의 대규모 데이터 세트에서 다층 신경망을 훈련하여 작동합니다. 기계 학습 모델은 방대한 수의 전문 번역을 분석하여 패턴을 추론하고, 규칙을 파악하고, 언어적 뉘앙스를 이해하고, 모든 언어 쌍 간에 텍스트를 번역하는 최적의 방법을 결정할 수 있습니다.
최첨단 신경망을 활용하는 두 가지 주요 서비스는 Google Translate와 DeepL입니다. Google 번역은 Google의 독자적인 신경 엔진을 활용하여 텍스트를 100개 이상의 언어로 놀라운 정확도로 번역합니다. DeepL은 경쟁 우위로서 정밀 번역에 중점을 둡니다. UN과 같은 기관의 거대한 이중 언어 텍스트 데이터베이스에서 고도로 최적화된 신경망을 훈련하여 DeepL이 미묘한 뉘앙스도 정확하게 처리할 수 있도록 합니다.
기계 학습 알고리즘의 지속적인 발전과 교육 데이터의 증가는 자동 번역 기능의 빠른 개선을 지속적으로 주도하고 있습니다. 이제 신경망을 통해 기업은 고품질을 유지하면서 대규모로 콘텐츠를 비용 효율적으로 번역할 수 있습니다. 이를 통해 조직은 온라인 입지를 현지화하여 글로벌 시장에 참여할 수 있는 새로운 기회를 얻을 수 있습니다.
DeepL과 Google 번역의 주요 차이점
높은 수준에서 Google 번역은 더 넓은 언어 지원과 더 큰 대중 가시성을 제공하지만 DeepL은 더 나은 전반적인 번역 정확도와 품질을 제공하는 데 명성을 걸고 있습니다. 독립적인 제3자 평가에서 DeepL이 영어에서 독일어, 프랑스어 및 스페인어와 같은 언어로의 번역을 평가하는 일대일 테스트에서 Google 번역을 훨씬 능가하는 것으로 나타났습니다.
이 이점은 범위보다는 완벽에 대한 DeepL의 단일 초점에서 비롯된 것 같습니다. 이 회사는 Google과 같은 100개 이상의 언어에서 더 크지만 잠재적으로 희석된 교육 접근 방식을 추구하는 대신 지원하는 언어 쌍에 대해 최고 품질의 결과를 짜내기 위해 신경망의 모든 측면을 최적화한 것으로 보입니다.
DeepL과 Google은 모두 온라인 지식 기반, 커뮤니티 포럼 및 향상된 기능을 갖춘 유료 엔터프라이즈 요금제와 같이 광범위하게 유사한 고객 지원 옵션을 제공합니다. DeepL은 Windows 및 Mac용 독립 실행형 데스크톱 애플리케이션을 제공함으로써 소비자 공간에서 약간의 우위를 점하고 있는 반면 Google 번역은 주로 웹 및 모바일 기반입니다. 그러나 대부분의 사용 사례에서 시장을 선도하는 두 가지 옵션은 특징과 기능면에서 대체로 비슷한 것으로 보이며 DeepL은 특히 정밀한 기계 번역 품질을 위해 최적화 노력을 기울였습니다. 이것은 주로 정확성에 중점을 둔 사용자에게 이점을 제공합니다.
올바른 기계 번역 접근 방식 선택
특정 비즈니스에 이상적인 기계 번역 솔루션을 결정하는 것은 특정 요구 사항과 우선 순위에 따라 크게 달라집니다. 영어에서 스페인어, 프랑스어 또는 독일어와 같은 공통 언어 쌍의 경우 DeepL은 확실히 수행된 연구를 기반으로 정확도 이점이 있는 것으로 보입니다. 그러나 더 많은 틈새 언어 쌍의 경우 Google이 100개 이상의 언어를 지원하므로 우위를 점할 수 있습니다.
단일 제공자에게만 고정되는 것보다 가장 신중한 전략은 여러 기술을 결합하는 유연한 하이브리드 접근 방식을 채택하는 것입니다. 웹사이트 번역의 경우 ConveyThis와 같은 플랫폼은 Microsoft Translator 및 Yandex. 각 언어 쌍 및 콘텐츠 유형의 고유한 요구 사항을 기반으로 ConveyThis는 최상의 번역 정확도와 결과를 제공할 가능성이 가장 높은 최적의 엔진을 동적으로 결정하고 선택합니다. 이 맞춤형 조건부 접근 방식을 통해 전문화를 통해 약점을 최소화하면서 각 기술의 상대적 강점을 활용할 수 있습니다.
웹사이트를 위한 ConveyThis의 주요 이점
자동화된 웹 사이트 번역 플랫폼인 ConveyThis는 다음과 같은 몇 가지 고유한 이점을 제공합니다. WordPress, Shopify, Wix 등을 포함한 모든 주요 콘텐츠 관리 시스템 및 플랫폼과 원활하게 통합됩니다. 이렇게 하면 복잡한 맞춤형 소프트웨어 개발을 피할 수 있습니다. 독립형 텍스트뿐만 아니라 전체 웹사이트의 자동 번역. 이 솔루션은 현지화를 위해 페이지에서 모든 텍스트 콘텐츠를 크롤링하고 추출합니다. 우선 순위에 따라 인간의 사후 편집을 통해 원시 기계 출력을 개선하는 검토 및 편집 기능. 자동화 블렌딩 및 전문가 요구를 위한 전문 번역 서비스에 대한 API 액세스. URL 구조, hreflang 태그 및 검색 엔진 인덱싱을 포함한 다국어 SEO 모범 사례의 자동 구현. 콘텐츠 무결성을 검증하기 위해 플랫폼 대시보드 내에서 번역된 페이지를 시각적으로 미리 볼 수 있는 기능. 웹 사이트 현지화 관리를 돕는 팀 및 외부 번역가를 지원하기 위한 사용자 역할 및 권한과 같은 협업 도구. 지속적인 엔진 개선 모니터링 및 번역 품질 테스트를 통해 시간이 지남에 따라 최적의 결과를 보장합니다.
사람의 번역으로 보완된 다양한 신경망 기계 번역 기술의 전략적 융합을 통해 전문적이면서도 비용 효율적인 웹 사이트 현지화 기능을 제공할 수 있습니다.
ConveyThis의 성공 사례 및 사용 사례
다음은 웹 사이트를 번역하는 고객에게 ConveyThis가 제공한 영향을 보여주는 몇 가지 실제 사례입니다. 고급 의류 및 액세서리를 판매하는 유럽 전자 상거래 사이트에서 ConveyThis를 사용하여 150개 이상의 복잡한 제품 카탈로그를 3개 언어로 번역했습니다. 전체 프로세스는 통합에서 가동까지 15일도 채 걸리지 않았습니다. 이후 해외 웹사이트 방문이 400% 이상 증가했습니다. 기술 지원 콘텐츠에 대한 상당한 지식 기반과 주제 전문가의 주간 블로그 업데이트를 보유한 글로벌 SaaS 회사는 문서를 수동으로 번역하는 데 주당 4시간 이상을 소비하고 있었습니다. ConveyThis를 구현하여 번역 처리 시간을 30분으로 단축하고 출력량을 늘렸습니다. 선도적인 유럽 럭셔리 패션 브랜드는 독일 독자층을 대상으로 하는 온라인 잡지에 대한 트래픽을 늘리고자 했습니다. ConveyThis를 통합하고 새 기사 번역을 자동화한 후 2개월 이내에 독일 블로그 트래픽이 120% 증가했습니다.
다양한 사용 사례와 업종은 자동화된 기계 번역을 통한 웹 사이트 현지화가 어떻게 외국 고객과 연결하여 산업 전반에 엄청난 가치를 제공할 수 있는지를 강조합니다.
기계 번역 성공을 극대화하기 위한 전문가 권장 사항
오늘날 최고의 기계 번역 서비스를 통해 규모에 맞는 품질을 달성할 수 있지만 영향력을 극대화하려면 사려 깊은 프로세스와 전략이 여전히 중요합니다. 자동 번역을 구현할 때 주요 전문가 권장 사항은 다음과 같습니다. 언어당 최소 30-50개의 핵심 웹 사이트 페이지에 대한 고품질 사람 번역의 견고한 기반을 확보하는 것부터 시작하세요. 이는 사이트의 용어 및 스타일에 적응하기 위한 신경 엔진 필수 교육 데이터를 제공합니다. 데이터 중심의 비즈니스 우선순위와 사람이 번역한 페이지의 양을 기반으로 단계별 언어 롤아웃을 준비합니다. 특정 시장은 집중적으로 시작할 수 있습니다. 다국어 SEO 모범 사례를 참조하고 인덱싱을 위해 처음부터 hreflang 태그와 같은 주요 최적화를 구현합니다. 지속적인 교육을 통해 기계 정확도를 개선하기 위해 대상 언어로 사람이 번역한 페이지를 지속적으로 확장합니다. 분석을 모니터링하여 참여 수준과 ROI를 언어별로 식별하여 투자를 안내합니다. 데이터가 우선순위를 알려줍니다. 가치가 높은 페이지에 노력을 집중하기 위해 인간 번역을 요청하고 관리하는 프로세스를 개선합니다. 최적화를 추구합니다. 사람과 자동화된 품질 검사를 모두 사용하여 출력을 검증합니다. 수정 루프를 구현합니다.
적절한 전략적 기반과 워크플로가 마련되면 기계 번역은 현지화된 웹사이트 및 콘텐츠 출시를 획기적으로 가속화하는 확장 가능한 자산이 됩니다.
기계 번역 기술의 미래
오늘날 이미 뛰어난 능력을 갖추고 있지만 기계 번역 솔루션은 연구가 진행됨에 따라 필연적으로 계속해서 발전하고 개선될 것입니다. 앞으로 다가올 몇 가지 주요 혁신은 다음과 같습니다. 텍스트를 넘어 상황 인식이 향상되었습니다. 문서를 분석하는 대신 엔진은 실제 지식과 메타데이터를 통합하여 이해력을 향상시킬 수 있습니다. 정서, 어조, 함축된 의미와 같은 언어적 뉘앙스를 더 정교하게 처리하여 훨씬 더 정확하게 처리합니다.
Wikipedia 자원 봉사 번역과 같은 소스에서 파생된 광범위한 데이터에 대한 교육 시스템을 통해 덜 일반적인 틈새 언어에 대한 지원을 확장했습니다. 집중된 데이터 세트를 통해 법률, 의료 및 기술 문서 작성과 같은 고부가가치 영역에서 더 강력한 성능과 전문적인 숙련도를 얻을 수 있습니다. 비디오, 음성 및 IoT의 수요 증가에 따른 멀티미디어 콘텐츠, 대화형 인터페이스 및 음성 번역과의 긴밀한 통합. 더 빠른 휴먼 하이브리드 검토를 위해 사용하기 쉬운 편집 도구를 통해 크리에이티브 워크플로에 대한 향상된 통합.
그러나 오늘날 대부분의 실제 비즈니스 사용 사례에서 신경망 기계 번역은 이미 다국어 웹 사이트 현지화를 위한 탁월한 가치와 ROI를 제공할 수 있을 만큼 충분히 성숙되었습니다. 적절한 구현을 통해 이 기술은 외국 청중과의 관계를 통해 상당한 국제적 성장과 기회를 충분히 견인할 수 있습니다.
결론
요약하면 DeepL 및 Google Translate와 같은 오늘날 최고의 인공신경망 기계 번역 서비스는 기업이 웹사이트를 상당한 규모로 비용 효율적으로 현지화할 수 있는 검증된 수단을 제공합니다. 자동 번역을 수용함으로써 조직은 마침내 전 세계 비영어권 인터넷 사용자의 막대한 잠재적 수요를 활용할 수 있습니다.
시작할 준비가 되셨습니까?
번역은 단순히 언어를 아는 것 이상으로 복잡한 과정입니다.
팁을 따르고 ConveyThis를 사용하면 번역된 페이지가 대상 언어에 고유한 느낌을 주며 청중의 공감을 얻을 것입니다.
노력이 필요하지만 그 결과는 보람이 있습니다. 웹 사이트를 번역하는 경우 ConveyThis는 자동 기계 번역으로 시간을 절약할 수 있습니다.
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