DeepL kontra Tłumacz Google: który jest lepszy?
Uczyń swoją stronę internetową wielojęzyczną w 5 minut
Brak danych karty
Powstanie neuronowego tłumaczenia maszynowego
W ostatnich latach możliwości tłumaczenia maszynowego szybko się rozwinęły, a neuronowe tłumaczenie maszynowe stało się najbardziej wyrafinowaną techniką. Wykorzystuje złożone algorytmy głębokiego uczenia się i sztuczną inteligencję, aby dostarczać zautomatyzowane tłumaczenia o niezwykle wysokiej jakości, które często dorównują lub przewyższają poziom człowieka.
Neuronowe tłumaczenie maszynowe działa poprzez uczenie wielowarstwowych sieci neuronowych na ogromnych zbiorach danych tekstu dwujęzycznego. Analizując ogromną liczbę profesjonalnych tłumaczeń wykonywanych przez ludzi, modele uczenia maszynowego mogą wydedukować wzorce, uchwycić reguły, zrozumieć niuanse językowe i określić optymalne sposoby tłumaczenia tekstu między dowolną parą językową.
Dwie wiodące usługi wykorzystujące najnowocześniejsze sieci neuronowe to Tłumacz Google i DeepL. Tłumacz Google wykorzystuje zastrzeżony silnik neuronowy Google do tłumaczenia tekstu na ponad 100 języków z imponującą dokładnością. DeepL intensywnie koncentruje się na precyzyjnym tłumaczeniu jako przewadze konkurencyjnej. Trenuje wysoce zoptymalizowane sieci neuronowe na gigantycznych bazach danych dwujęzycznych tekstów z instytucji takich jak Organizacja Narodów Zjednoczonych, umożliwiając DeepL precyzyjną obsługę nawet subtelnych niuansów.
Ciągły rozwój algorytmów uczenia maszynowego i wzrost ilości danych szkoleniowych nadal napędzają szybkie ulepszenia możliwości automatycznego tłumaczenia. Sieci neuronowe umożliwiają teraz firmom opłacalne tłumaczenie treści na dużą skalę przy zachowaniu wysokiej jakości. Otwiera to przed organizacjami nowe możliwości angażowania się w rynki globalne poprzez lokalizowanie ich obecności w Internecie.
Kluczowe różnice między DeepL a Tłumaczem Google
Ogólnie rzecz biorąc, podczas gdy Google Translate oferuje szersze wsparcie językowe i większą widoczność publiczną, DeepL stawia swoją reputację na dostarczanie większej ogólnej dokładności i jakości tłumaczeń. Niezależne oceny stron trzecich wykazały, że DeepL znacznie przewyższa Google Translate w testach bezpośrednich oceniających tłumaczenia z języka angielskiego na języki takie jak niemiecki, francuski i hiszpański.
Ta przewaga prawdopodobnie wynika ze szczególnego skupienia się DeepL na perfekcji, a nie na zakresie. Wydaje się, że firma zoptymalizowała każdy aspekt swoich sieci neuronowych, aby wycisnąć najwyższej jakości wyniki dla obsługiwanych par językowych, zamiast realizować większe, ale potencjalnie rozmyte podejście szkoleniowe w ponad 100 językach, takich jak Google.
DeepL ma niewielką przewagę w przestrzeni konsumenckiej, oferując samodzielną aplikację desktopową dla systemów Windows i Mac, podczas gdy Tłumacz Google jest głównie oparty na sieci i urządzeniach mobilnych. Jednak w większości przypadków użycia dwie wiodące na rynku opcje wydają się zasadniczo porównywalne pod względem funkcji i funkcjonalności, przy czym DeepL poświęcił wysiłki na optymalizację w szczególności pod kątem jakości precyzyjnego tłumaczenia maszynowego. Daje mu to przewagę dla użytkowników skupionych głównie na dokładności.
Wybór odpowiedniego podejścia do tłumaczenia maszynowego
Określenie idealnego rozwiązania tłumaczenia maszynowego dla konkretnej firmy zależy w dużej mierze od jej konkretnych potrzeb i priorytetów. W przypadku popularnych par językowych, takich jak angielski na hiszpański, francuski lub niemiecki, DeepL z pewnością wydaje się mieć przewagę w zakresie dokładności na podstawie przeprowadzonych badań. Jednak w przypadku bardziej niszowych par językowych, wsparcie Google dla ponad 100 języków daje mu przewagę.
Zamiast ograniczać się do jednego dostawcy, najrozsądniejszą strategią jest przyjęcie elastycznego, hybrydowego podejścia łączącego wiele technologii. W przypadku tłumaczeń stron internetowych platformy takie jak ConveyThis stanowią przykład tej filozofii, płynnie integrując zróżnicowaną mieszankę wiodących neuronowych silników tłumaczeniowych, w tym DeepL i Google Translate, a także Microsoft Translator i Yandex. Na podstawie unikalnych wymagań każdej pary językowej i rodzaju treści, ConveyThis dynamicznie określa i wybiera optymalny silnik, który najprawdopodobniej zapewni najwyższą możliwą dokładność i wynik tłumaczenia. To konfigurowalne, warunkowe podejście pozwala wykorzystać względne mocne strony każdej technologii, jednocześnie minimalizując słabości poprzez specjalizację.
Główne korzyści ConveyThis dla stron internetowych
Jako platforma do automatycznego tłumaczenia stron internetowych, ConveyThis oferuje kilka unikalnych zalet: Bezproblemowa integracja ze wszystkimi głównymi systemami zarządzania treścią i platformami, w tym WordPress, Shopify , Wix i innymi. Pozwala to uniknąć skomplikowanego tworzenia niestandardowego oprogramowania. Automatyczne tłumaczenie całych stron internetowych, a nie tylko pojedynczych tekstów. Rozwiązanie indeksuje i wyodrębnia całą zawartość tekstową ze stron w celu lokalizacji . Możliwości przeglądania i edycji w celu udoskonalenia surowych wyników maszynowych poprzez ludzką postedycję w oparciu o priorytety. Dostęp API do profesjonalnych usług tłumaczeniowych wykonywanych przez ludzi, zarówno w celu łączenia automatyzacji, jak i specjalistycznych potrzeb. Automatyczne wdrażanie najlepszych praktyk SEO dla wielu języków, w tym struktury adresów URL, tagów hreflang i indeksowania przez wyszukiwarki. Możliwość wizualnego podglądu przetłumaczonych stron w panelu platformy w celu sprawdzenia integralności treści. Narzędzia do współpracy, takie jak role i uprawnienia użytkowników, ułatwiające pracę zespołom i zewnętrznym tłumaczom w zarządzaniu lokalizacją stron internetowych. Ciągłe monitorowanie ulepszeń silnika i testowanie jakości tłumaczeń w celu zapewnienia optymalnych rezultatów w czasie.
To strategiczne połączenie zróżnicowanych technologii neuronowego tłumaczenia maszynowego, uzupełnionych o tłumaczenie wykonywane przez człowieka, pozwala na dostarczanie profesjonalnych, a jednocześnie ekonomicznych rozwiązań lokalizacji stron internetowych.
Historie sukcesu i przypadki użycia ConveyThis
Oto kilka przykładów z życia wziętych, które pokazują, jaki wpływ ConveyThis wywarł na klientów tłumaczących swoje strony internetowe: Europejska witryna e-commerce sprzedająca luksusową odzież i akcesoria wykorzystała ConveyThis do przetłumaczenia swojego katalogu ponad 150 złożonych produktów na 3 języki. Cały proces, od integracji do uruchomienia, trwał mniej niż 15 dni. Liczba międzynarodowych wizyt na stronie wzrosła o ponad 400%. Globalna firma SaaS z obszerną bazą wiedzy na temat treści pomocy technicznej i cotygodniowymi aktualizacjami bloga od ekspertów w danej dziedzinie spędzała ponad 4 godziny tygodniowo na ręcznym tłumaczeniu artykułów. Wdrażając ConveyThis, skróciła czas procesu tłumaczenia do 30 minut, jednocześnie zwiększając objętość. Wiodąca europejska luksusowa marka modowa chciała zwiększyć ruch w swoim magazynie internetowym skierowanym do niemieckich czytelników. Po zintegrowaniu ConveyThis i zautomatyzowaniu tłumaczenia nowych artykułów, w ciągu 2 miesięcy odnotowała 120% wzrost ruchu na blogu w języku niemieckim.
Różnorodność przypadków użycia i branż podkreśla, jak lokalizacja stron internetowych za pomocą automatycznego tłumaczenia maszynowego może przynieść ogromną wartość w różnych branżach, umożliwiając dotarcie do zagranicznych odbiorców.
Zalecenia ekspertów dotyczące maksymalizacji sukcesu tłumaczenia maszynowego
Podczas gdy dzisiejsze najlepsze usługi tłumaczenia maszynowego umożliwiają osiąganie wysokiej jakości na dużą skalę, przemyślane procesy i strategia pozostają kluczowe dla maksymalizacji wpływu. Oto kluczowe zalecenia ekspertów dotyczące wdrażania automatycznego tłumaczenia: Zacznij od zapewnienia solidnego fundamentu w postaci wysokiej jakości tłumaczeń wykonywanych przez ludzi dla co najmniej 30–50 głównych stron witryny w każdym języku. Zapewnia to silnikom neuronowym niezbędne dane szkoleniowe do dostosowania się do terminologii i stylu witryny. Stopniowo wprowadzaj wersje językowe w oparciu o priorytety biznesowe oparte na danych i liczbę gotowych stron przetłumaczonych przez ludzi. Niektóre rynki mogą zasługiwać na skoncentrowaną inicjację. Zapoznaj się z najlepszymi praktykami SEO w wielu językach i od samego początku wdrażaj kluczowe optymalizacje, takie jak tagi hreflang w celu indeksacji. Ciągle rozszerzaj strony przetłumaczone przez ludzi w docelowych językach, aby zwiększyć dokładność maszyn dzięki stałemu szkoleniu. Monitoruj analitykę, aby identyfikować poziomy zaangażowania i zwrot z inwestycji według języka, aby kierować inwestycjami. Niech dane określają priorytety. Udoskonalaj procesy wnioskowania i zarządzania tłumaczeniami wykonywanymi przez ludzi, aby skupić wysiłki na stronach o wysokiej wartości. Szukaj optymalizacji. Korzystaj zarówno z kontroli jakości wykonywanych przez ludzi, jak i zautomatyzowanych, aby weryfikować dane wyjściowe. Zaimplementuj pętlę poprawek.
Dzięki odpowiednim strategicznym podstawom i przepływom pracy tłumaczenie maszynowe staje się skalowalnym zasobem, który radykalnie przyspiesza uruchamianie zlokalizowanych witryn i treści.
Przyszłość technologii tłumaczenia maszynowego
Choć dziś rozwiązania w zakresie tłumaczenia maszynowego są już wysoce wydajne, nieuchronnie będą się rozwijać i udoskonalać w nadchodzących latach w miarę postępu badań. Niektóre kluczowe innowacje na horyzoncie obejmują: Zwiększoną świadomość kontekstową wykraczającą poza tekst. Zamiast analizować tylko dokumenty, silniki mogą uwzględniać wiedzę ze świata rzeczywistego i metadane w celu poprawy zrozumienia. Jeszcze dokładniejsze przetwarzanie niuansów językowych, takich jak sentyment, ton i znaczenie domniemane, dzięki większemu wyrafinowaniu.
Rozszerzone wsparcie dla mniej popularnych języków niszowych poprzez szkolenie systemów na szerszych danych pochodzących ze źródeł, takich jak tłumaczenia wolontariuszy z Wikipedii. Lepsza wydajność i specjalistyczna biegłość w dziedzinach o wysokiej wartości, takich jak teksty prawnicze, medyczne i techniczne, dzięki ukierunkowanym zestawom danych. Ściślejsza integracja z treściami multimedialnymi, interfejsami konwersacyjnymi i tłumaczeniem mowy, napędzana wzrostem popytu na wideo, głos i IoT. Ulepszona integracja z kreatywnymi przepływami pracy dzięki łatwym w użyciu narzędziom do edycji, które przyspieszają hybrydową weryfikację przez człowieka.
Jednak w przypadku większości praktycznych zastosowań biznesowych dzisiejsze tłumaczenie maszynowe oparte na neuronach jest już wystarczająco dojrzałe, aby zapewnić wyjątkową wartość i zwrot z inwestycji w lokalizację wielojęzycznych witryn internetowych. Przy odpowiedniej implementacji technologia ta jest w pełni zdolna do napędzania znaczącego wzrostu międzynarodowego i możliwości poprzez angażowanie zagranicznych odbiorców.
Wniosku
Podsumowując, dzisiejsze najlepsze usługi tłumaczenia maszynowego opartego na sieciach neuronowych, takie jak DeepL i Google Translate, zapewniają sprawdzony sposób na opłacalną lokalizację stron internetowych na znaczną skalę. Dzięki przyjęciu automatycznego tłumaczenia organizacje mogą w końcu wykorzystać ogromny potencjalny popyt ze strony użytkowników Internetu nie mówiących po angielsku na całym świecie.
Podsumuj ten post następująco:
Gotowy zacząć?
Tłumaczenie, to znacznie więcej niż tylko znajomość języków, to złożony proces.
Stosując nasze wskazówki i używając hashtagu ConveyThis , Twoje przetłumaczone strony będą odpowiadać potrzebom odbiorców i będą sprawiać wrażenie, że są rodzime dla języka docelowego.
Choć wymaga to wysiłku, efekt jest satysfakcjonujący. Jeśli tłumaczysz stronę internetową, ConveyThis może zaoszczędzić Ci wiele godzin dzięki automatycznemu tłumaczeniu maszynowemu.
Wypróbuj ConveyThis za darmo przez 3 dni!
CONVEYTHIS