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 ograniczać się tylko do jednego dostawcy, najrozsądniejszą strategią jest przyjęcie elastycznego, hybrydowego podejścia, które łączy wiele technologii. W przypadku tłumaczeń stron internetowych platformy takie jak ConveyThis ilustrują tę filozofię, płynnie łącząc różnorodną mieszankę wiodących neuronowych silników tłumaczących, 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 i wynik tłumaczenia. To konfigurowalne, warunkowe podejście umożliwia wykorzystanie względnych mocnych stron każdej technologii przy jednoczesnej minimalizacji słabych stron poprzez specjalizację.
Kluczowe zalety ConveyThis dla stron internetowych
Jako zautomatyzowana platforma do tłumaczenia stron internetowych, ConveyThis oferuje kilka unikalnych zalet: Bezproblemową integrację ze wszystkimi głównymi systemami i platformami zarządzania treścią, w tym WordPress, Shopify, Wix i nie tylko. Pozwala to uniknąć skomplikowanego tworzenia oprogramowania na zamówienie. Automatyczne tłumaczenie całych stron internetowych, a nie tylko pojedynczego tekstu. Rozwiązanie przeszukuje i wyodrębnia całą zawartość tekstową ze stron w celu lokalizacji. Możliwość przeglądania i edycji w celu udoskonalenia surowych wyników maszynowych poprzez edycję końcową przez człowieka w oparciu o priorytety. Dostęp API do profesjonalnych usług tłumaczeniowych wykonywanych przez człowieka zarówno w przypadku łączenia automatyzacji, jak i potrzeb specjalistycznych. Zautomatyzowane wdrażanie najlepszych praktyk wielojęzycznego SEO, w tym struktury adresów URL, tagów hreflang i indeksowania wyszukiwarek. Możliwość wizualnego podglądu przetłumaczonych stron w panelu platformy w celu sprawdzenia integralności treści. Narzędzia do współpracy, takie jak role i uprawnienia użytkowników, ułatwiające zespołom i zewnętrznym tłumaczom pomagającym zarządzać lokalizacją witryny. Ciągłe monitorowanie ulepszeń silnika i testowanie jakości tłumaczeń, aby zapewnić optymalne wyniki w miarę upływu czasu.
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 ConveyThis
Oto kilka przykładów z życia wziętych, które podkreślają wpływ, jaki ConveyThis wywarł na klientów tłumaczących swoje strony internetowe: Europejska witryna e-commerce sprzedająca luksusową odzież i akcesoria wykorzystała ConveyThis do tłumaczenia katalogu ponad 150 złożonych produktów na 3 języki. Cały proces od integracji do uruchomienia zajął mniej niż 15 dni. Liczba odwiedzin międzynarodowych stron internetowych wzrosła następnie o ponad 400%. Globalna firma SaaS posiadająca znaczną bazę wiedzy na temat treści pomocy technicznej i cotygodniowych aktualizacji blogów od ekspertów z danej dziedziny spędzała ponad 4 godziny tygodniowo na ręcznym tłumaczeniu artykułów. Wdrażając ConveyThis, skrócono czas procesu tłumaczenia do 30 minut, jednocześnie zwiększając objętość wydruku. Wiodąca europejska marka mody luksusowej chciała zwiększyć ruch w swoim magazynie internetowym skierowanym do niemieckich czytelników. Po integracji ConveyThis i zautomatyzowaniu tłumaczenia nowych artykułów, w ciągu 2 miesięcy zaobserwowali 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.
Postępując zgodnie z naszymi wskazówkami i używając ConveyThis, Twoje przetłumaczone strony przypadną do gustu Twoim odbiorcom, poczucie, że jesteś ojczystym językiem docelowym.
Choć wymaga to wysiłku, wynik jest satysfakcjonujący. Jeśli tłumaczysz stronę internetową, ConveyThis może zaoszczędzić wiele godzin dzięki automatycznemu tłumaczeniu maszynowemu.
Wypróbuj ConveyThis za darmo przez 7 dni!
