DeepL kontra Tłumacz Google: porównanie usług tłumaczeń maszynowych
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
Na wysokim poziomie, podczas gdy Tłumacz Google oferuje szerszą obsługę języków i większą widoczność publiczną, DeepL stawia na swoją reputację w zapewnianiu większej ogólnej dokładności i jakości tłumaczenia. Niezależne oceny stron trzecich wykazały, że DeepL znacznie przewyższa Tłumacza Google w bezpośrednich testach oceniających tłumaczenia z 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.
Zarówno DeepL, jak i Google oferują zasadniczo podobne opcje obsługi klienta, takie jak internetowe bazy wiedzy, fora społecznościowe i płatne plany dla przedsiębiorstw z rozszerzonymi możliwościami. DeepL ma niewielką przewagę w przestrzeni konsumenckiej, oferując samodzielną aplikację komputerową dla systemów Windows i Mac, podczas gdy Google Translate działa głównie w Internecie i na urządzeniach mobilnych. Jednak w większości przypadków dwie wiodące na rynku opcje wydają się być zasadniczo porównywalne pod względem funkcji i funkcjonalności, przy czym DeepL poświęcił wysiłki optymalizacyjne w szczególności na rzecz precyzyjnej jakości tłumaczenia maszynowego. Daje to przewagę użytkownikom skupiającym się głównie na dokładności.
Wybór odpowiedniego podejścia do tłumaczenia maszynowego
Określenie idealnego rozwiązania do tłumaczenia maszynowego dla konkretnej firmy zależy w dużej mierze od jej konkretnych potrzeb i priorytetów. W przypadku popularnych par językowych, takich jak angielski z hiszpańskim, francuskim lub niemieckim, DeepL z pewnością wydaje się mieć przewagę dokładności na podstawie przeprowadzonych badań. Jednak w przypadku bardziej niszowych par językowych wsparcie Google dla ponad 100 języków daje mu przewagę.
Zamiast zamykać się tylko na jednego dostawcę, najrozsądniejszą strategią jest przyjęcie elastycznego, hybrydowego podejścia, które łączy wiele technologii. W przypadku tłumaczenia stron internetowych platformy takie jak ConveyThis stanowią przykład tej filozofii, płynnie łącząc różnorodną mieszankę wiodących neuronowych silników tłumaczeniowych, w tym DeepL i Google Translate, a także Microsoft Translator i Yandex. W oparciu o unikalne wymagania każdej pary językowej i typu treści, ConveyThis dynamicznie określa i wybiera optymalny silnik, który najprawdopodobniej zapewni najlepszą możliwą dokładność tłumaczenia i wynik. To konfigurowalne, warunkowe podejście umożliwia czerpanie korzyści ze względnych mocnych stron każdej technologii przy jednoczesnym minimalizowaniu słabych stron dzięki specjalizacji.
Kluczowe zalety ConveyThis dla stron internetowych
Jako zautomatyzowana platforma do tłumaczenia stron internetowych, ConveyThis oferuje kilka wyjątkowych zalet: Bezproblemową integrację ze wszystkimi głównymi systemami i platformami do zarządzania treścią, w tym WordPress, Shopify, Wix i innymi. Pozwala to uniknąć złożonego tworzenia niestandardowego oprogramowania. Automatyczne tłumaczenie całych stron internetowych, a nie tylko pojedynczych tekstów. Rozwiązanie przeszukuje i wyodrębnia całą treść tekstową ze stron w celu lokalizacji. Możliwości przeglądania i edytowania w celu udoskonalania danych wyjściowych maszyny surowej poprzez postedycję wykonywaną przez ludzi w oparciu o priorytety. Dostęp API do profesjonalnych usług tłumaczeniowych zarówno na potrzeby łączenia automatyzacji, jak i potrzeb specjalistycznych. Zautomatyzowana implementacja wielojęzycznych najlepszych praktyk SEO, w tym struktury adresów URL, tagów hreflang i indeksowania w wyszukiwarkach. Możliwość wizualnego podglądu przetłumaczonych stron na pulpicie nawigacyjnym platformy w celu sprawdzenia integralności treści. Narzędzia do współpracy, takie jak role użytkowników i uprawnienia, ułatwiające zespołom i zewnętrznym tłumaczom pomoc w zarządzaniu lokalizacją witryny. Ciągłe monitorowanie doskonalenia silnika i testowanie jakości tłumaczenia w celu zapewnienia optymalnych wyników w czasie.
Ta strategiczna fuzja różnych neuronowych technologii tłumaczenia maszynowego uzupełniona tłumaczeniem wykonywanym przez człowieka umożliwia dostarczanie profesjonalnych, a jednocześnie ekonomicznych możliwości lokalizacji witryn internetowych.
Historie sukcesu i przypadki użycia dla ConveyThis
Oto kilka rzeczywistych przykładów ukazujących wpływ, jaki ConveyThis wywarł na klientów tłumaczących ich strony internetowe: Europejski sklep internetowy sprzedający luksusową odzież i akcesoria użył ConveyThis do przetłumaczenia swojego katalogu ponad 150 złożonych produktów na 3 języki. Cały proces od integracji do uruchomienia trwał mniej niż 15 dni. Międzynarodowe wizyty w witrynie wzrosły następnie o ponad 400%. Globalna firma SaaS dysponująca pokaźną bazą wiedzy na temat treści wsparcia technicznego i cotygodniowymi aktualizacjami blogów od ekspertów tematycznych spędzała ponad 4 godziny tygodniowo na ręcznym tłumaczeniu artykułów. Wdrażając ConveyThis, skrócili czas procesu tłumaczenia do 30 minut, jednocześnie zwiększając wolumen produkcji. Wiodąca europejska marka luksusowej mody chciała zwiększyć ruch w swoim internetowym magazynie skierowanym do niemieckich czytelników. Po integracji ConveyThis i zautomatyzowaniu tłumaczenia nowych artykułów w ciągu 2 miesięcy odnotowali 120% wzrost ruchu na niemieckich blogach.
Różnorodne przypadki użycia i branże podkreślają, w jaki sposób lokalizacja witryn internetowych za pomocą automatycznego tłumaczenia maszynowego może zapewnić ogromną wartość w różnych branżach, łącząc się z zagranicznymi odbiorcami.
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 solidnych podstaw wysokiej jakości tłumaczeń wykonywanych przez ludzi dla co najmniej 30-50 głównych stron witryny na język. Zapewnia to silnikom neuronowym niezbędne dane szkoleniowe umożliwiające dostosowanie się do terminologii i stylu Twojej witryny. Fazowe wdrażanie języków w sposób stopniowy w oparciu o priorytety biznesowe oparte na danych i gotową liczbę 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. Stale rozszerzaj strony tłumaczone przez ludzi w docelowych językach, aby poprawić dokładność maszyny poprzez ciągłe szkolenia. Monitoruj analitykę, aby identyfikować poziomy zaangażowania i zwrot z inwestycji według języka, aby kierować inwestycjami. Niech dane określają priorytety. Udoskonal procesy zamawiania tłumaczeń wykonywanych przez ludzi i zarządzania nimi, aby skoncentrować wysiłki na stronach o dużej wartości. Szukaj optymalizacji. Korzystaj zarówno z kontroli jakości wykonywanych przez ludzi, jak i zautomatyzowanych, aby weryfikować dane wyjściowe. Zaimplementuj pętlę poprawek.
Przy odpowiednich podstawach strategicznych i przepływach pracy tłumaczenie maszynowe staje się skalowalnym zasobem, który radykalnie przyspiesza uruchamianie zlokalizowanych stron internetowych i treści.
Przyszłość technologii tłumaczenia maszynowego
Chociaż rozwiązania do tłumaczenia maszynowego są już dziś bardzo wydajne, nieuchronnie będą się rozwijać i ulepszać w nadchodzących latach w miarę postępu badań. Niektóre kluczowe innowacje na horyzoncie to: Zwiększona świadomość kontekstowa poza tekstem. Zamiast tylko analizować dokumenty, silniki mogą uwzględniać rzeczywistą wiedzę i metadane w celu poprawy zrozumienia. Jeszcze dokładniejsza obsługa niuansów językowych, takich jak sentyment, ton i dorozumiane znaczenie, dzięki większemu wyrafinowaniu.
Rozszerzona obsługa mniej popularnych języków niszowych poprzez systemy szkoleniowe na szerszych danych pochodzących ze źródeł takich jak tłumaczenia wolontariuszy z Wikipedii. Większa wydajność i specjalistyczna biegłość w dziedzinach o wysokiej wartości, takich jak pisanie prawnicze, medyczne i techniczne, dzięki ukierunkowanym zbiorom danych. Ściślejsze integracje z treściami multimedialnymi, interfejsami konwersacyjnymi i tłumaczeniem mowy napędzane wzrostem zapotrzebowania 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 większości praktycznych zastosowań biznesowych obecnie neuronowe tłumaczenie maszynowe jest już wystarczająco dojrzałe, aby zapewnić wyjątkową wartość i zwrot z inwestycji w wielojęzyczną lokalizację witryn internetowych. Przy odpowiednim wdrożeniu technologia jest w pełni zdolna do napędzania znacznego międzynarodowego wzrostu i możliwości poprzez zaangażowanie zagranicznych odbiorców.
Wniosek
Podsumowując, najlepsze obecnie usługi neuronowego tłumaczenia maszynowego, takie jak DeepL i Google Translate, zapewniają firmom sprawdzone sposoby ekonomicznego lokalizowania witryn internetowych na znaczną skalę. Przyjmując automatyczne tłumaczenie, organizacje mogą w końcu wykorzystać ogromny potencjał popytu ze strony nieanglojęzycznych użytkowników Internetu na całym świecie.
Gotowy żeby zacząć?
Tłumaczenie, to znacznie więcej niż tylko znajomość języków, to złożony proces.
Stosując się do naszych wskazówek i korzystając z ConveyThis , przetłumaczone strony będą rezonować z odbiorcami, czując się rodzimym dla języka docelowego.
Chociaż wymaga to wysiłku, wynik jest satysfakcjonujący. Jeśli tłumaczysz stronę internetową, ConveyThis może zaoszczędzić godziny dzięki automatycznemu tłumaczeniu maszynowemu.
Wypróbuj ConveyThis za darmo przez 7 dni!
