DeepL против Google Translate: сравнение служб машинного перевода
Расцвет нейронного машинного перевода
В последние годы возможности машинного перевода быстро развивались, и нейронный машинный перевод стал наиболее сложной техникой. Он использует сложные алгоритмы глубокого обучения и искусственный интеллект для обеспечения удивительно высокого качества автоматических переводов, которые часто соответствуют уровню человека или превосходят его.
Нейронный машинный перевод работает путем обучения многослойных нейронных сетей массивным наборам данных двуязычного текста. Анализируя огромное количество профессиональных человеческих переводов, модели машинного обучения могут выводить закономерности, улавливать правила, понимать лингвистические нюансы и определять оптимальные способы перевода текста между любой языковой парой.
Двумя ведущими сервисами, использующими передовые нейронные сети, являются Google Translate и DeepL. Google Translate использует собственный нейронный движок Google для перевода текста на более чем 100 языков с впечатляющей точностью. DeepL уделяет особое внимание точному переводу как конкурентному преимуществу. Он обучает высокооптимизированные нейронные сети на гигантских базах данных двуязычных текстов таких учреждений, как ООН, что позволяет DeepL с точностью обрабатывать даже тонкие нюансы.
Постоянное совершенствование алгоритмов машинного обучения и рост обучающих данных продолжают способствовать быстрому совершенствованию возможностей автоматического перевода. Нейронные сети теперь позволяют компаниям экономически эффективно переводить контент в любом масштабе, сохраняя при этом высокое качество. Это открывает новые возможности для организаций по выходу на глобальные рынки за счет локализации своего присутствия в Интернете.
Ключевые различия между DeepL и Google Translate
На высоком уровне, в то время как Google Translate предлагает более широкую языковую поддержку и большую публичность, DeepL делает ставку на свою репутацию, обеспечивая более высокую общую точность и качество перевода. Независимые сторонние оценки показали, что DeepL значительно превосходит Google Translate в непосредственных тестах, оценивающих переводы с английского на такие языки, как немецкий, французский и испанский.
Это преимущество, вероятно, связано с особым вниманием DeepL к совершенству, а не к размаху. Похоже, что компания оптимизировала каждый аспект своих нейронных сетей, чтобы выжать максимально качественные результаты для поддерживаемых языковых пар, вместо того, чтобы использовать более масштабный, но потенциально разбавленный подход к обучению более чем 100 языкам, как в Google.
И DeepL, и Google предлагают в целом схожие варианты поддержки клиентов, такие как онлайн-базы знаний, форумы сообщества и платные корпоративные планы с расширенными возможностями. DeepL имеет незначительное преимущество в потребительском пространстве, предлагая отдельное настольное приложение для Windows и Mac, в то время как Google Translate в основном предназначен для Интернета и мобильных устройств. Тем не менее, в большинстве случаев два ведущих на рынке варианта кажутся в целом сопоставимыми по функциям и функциям, при этом DeepL посвятила усилия по оптимизации специально для повышения качества точного машинного перевода. Это дает ему преимущество для пользователей, ориентированных главным образом на точность.
Выбор правильного подхода к машинному переводу
Выбор идеального решения для машинного перевода для конкретного бизнеса во многом зависит от их конкретных потребностей и приоритетов. Для общеупотребительных языковых пар, таких как английский и испанский, французский или немецкий, DeepL определенно имеет преимущество в точности, основанное на проведенных исследованиях. Однако для более нишевых языковых пар поддержка Google более 100 языков дает ему преимущество.
Вместо того, чтобы привязываться только к одному поставщику, наиболее разумной стратегией является применение гибкого гибридного подхода, сочетающего несколько технологий. Для перевода веб-сайтов такие платформы, как ConveyThis, иллюстрируют эту философию, легко объединяя разнообразное сочетание ведущих механизмов нейронного перевода, включая DeepL и Google Translate в дополнение к Microsoft Translator и Yandex. Основываясь на уникальных требованиях каждой языковой пары и типа контента, ConveyThis динамически определяет и выбирает оптимальную систему, которая с наибольшей вероятностью обеспечит максимально возможную точность и результат перевода. Этот настраиваемый условный подход позволяет извлечь выгоду из относительных преимуществ каждой технологии, минимизируя недостатки за счет специализации.
Ключевые преимущества ConveyThis для веб-сайтов
Как платформа для автоматического перевода веб-сайтов, ConveyThis предлагает несколько уникальных преимуществ: Полная интеграция со всеми основными системами и платформами управления контентом, включая WordPress, Shopify, Wix и другие. Это позволяет избежать сложной пользовательской разработки программного обеспечения. Автоматический перевод целых веб-сайтов, а не только отдельных текстов. Решение сканирует и извлекает весь текстовый контент со страниц для локализации. Возможности просмотра и редактирования для уточнения необработанных машинных выходных данных с помощью постредактирования человеком на основе приоритетов. API-доступ к профессиональным службам человеческого перевода как для автоматизированного смешивания, так и для специализированных нужд. Автоматизированное внедрение многоязычных передовых методов SEO, включая структуру URL, теги hreflang и индексацию поисковыми системами. Возможность визуального предварительного просмотра переведенных страниц на панели инструментов платформы для проверки целостности содержимого. Инструменты для совместной работы, такие как роли пользователей и разрешения для облегчения команд и внешних переводчиков, помогающих управлять локализацией веб-сайта. Непрерывный мониторинг улучшения движка и тестирование качества перевода для обеспечения оптимальных результатов с течением времени.
Это стратегическое слияние различных технологий нейронного машинного перевода, дополненное человеческим переводом, позволяет предоставлять профессиональные, но экономически эффективные возможности локализации веб-сайтов.
Истории успеха и примеры использования ConveyThis
Вот несколько реальных примеров, демонстрирующих влияние, которое ConveyThis оказал на клиентов, переводящих свои веб-сайты: Европейский сайт электронной коммерции, продающий роскошную одежду и аксессуары, использовал ConveyThis для перевода своего каталога из более чем 150 сложных продуктов на 3 языка. Весь процесс от интеграции до ввода в эксплуатацию занял менее 15 дней. Впоследствии количество посещений международных веб-сайтов увеличилось более чем на 400%. Глобальная SaaS-компания с обширной базой знаний по содержанию технической поддержки и еженедельными обновлениями в блогах от профильных экспертов тратила более 4 часов в неделю на ручной перевод статей. Внедрив ConveyThis, они сократили время процесса перевода до 30 минут, увеличив при этом объем вывода. Ведущий европейский бренд модной одежды класса люкс хотел увеличить посещаемость своего интернет-журнала, ориентированного на немецких читателей. После интеграции ConveyThis и автоматического перевода новых статей они заметили увеличение посещаемости немецкого блога на 120% в течение 2 месяцев.
Разнообразие вариантов использования и вертикалей подчеркивает, что локализация веб-сайтов с помощью автоматизированного машинного перевода может принести огромную пользу в различных отраслях за счет связи с зарубежной аудиторией.
Рекомендации экспертов по максимизации успеха машинного перевода
В то время как современные услуги машинного перевода делают возможным достижение качества в любом масштабе, продуманные процессы и стратегия остаются жизненно важными для максимизации воздействия. Вот основные рекомендации экспертов по внедрению автоматического перевода: Начните с обеспечения прочной основы высококачественных переводов людьми как минимум 30-50 основных страниц веб-сайта на каждый язык. Это предоставляет нейронным движкам необходимые обучающие данные для адаптации к терминологии и стилю вашего сайта. Внедрение языка поэтапно в зависимости от бизнес-приоритетов, основанных на данных, и объема готовых страниц, переведенных человеком. Некоторые рынки могут заслуживать целенаправленного инициирования. Изучите передовые методы многоязычной SEO и внедрите ключевые оптимизации, такие как теги hreflang, с самого начала для индексации. Постоянно расширяйте страницы, переведенные человеком, на целевые языки, чтобы повысить точность машин за счет постоянного обучения. Отслеживайте аналитику, чтобы определять уровни вовлеченности и рентабельность инвестиций по языкам, чтобы направлять инвестиции. Пусть данные определяют приоритеты. Усовершенствуйте процессы запроса и управления ручным переводом, чтобы сосредоточить усилия на страницах с высокой ценностью. Ищите оптимизацию. Используйте как ручную, так и автоматическую проверку качества для проверки выходных данных. Реализовать цикл корректировок.
При наличии надлежащей стратегической основы и рабочих процессов машинный перевод становится масштабируемым активом, радикально ускоряющим запуск локализованных веб-сайтов и контента.
Будущее технологии машинного перевода
Несмотря на то, что сегодня решения для машинного перевода уже обладают высокими возможностями, они неизбежно будут развиваться и совершенствоваться в ближайшие годы по мере развития исследований. Некоторые ключевые инновации на горизонте включают: Повышение контекстной осведомленности за пределами текста. Вместо того, чтобы просто анализировать документы, механизмы могут использовать реальные знания и метаданные для улучшения понимания. Еще более точная обработка лингвистических нюансов, таких как настроение, тон и подразумеваемый смысл, за счет большей сложности.
Расширенная поддержка менее распространенных нишевых языков за счет систем обучения на более широких данных, полученных из таких источников, как добровольные переводы Википедии. Более высокая производительность и специальные навыки в таких важных областях, как юридическое, медицинское и техническое письмо, благодаря целенаправленным наборам данных. Более тесная интеграция с мультимедийным контентом, диалоговыми интерфейсами и переводом речи, обусловленная ростом спроса на видео, голос и Интернет вещей. Улучшенная интеграция в творческие рабочие процессы с помощью простых в использовании инструментов редактирования для более быстрого просмотра гибридных изображений.
Тем не менее, для большинства практических бизнес-применений сегодня нейронный машинный перевод уже достаточно развит, чтобы обеспечить исключительную ценность и рентабельность инвестиций для локализации многоязычных веб-сайтов. При надлежащем внедрении технология вполне способна обеспечить значительный международный рост и открыть новые возможности за счет взаимодействия с зарубежной аудиторией.
Заключение
Подводя итог, можно сказать, что сегодня ведущие сервисы нейронного машинного перевода, такие как DeepL и Google Translate, предоставляют компаниям проверенные средства для экономически эффективной локализации веб-сайтов в значительных масштабах. Внедряя автоматический перевод, организации наконец-то смогут удовлетворить огромный потенциальный спрос со стороны неанглоязычных пользователей Интернета по всему миру.
Готовы начать?
Перевод — это гораздо больше, чем просто знание языков, это сложный процесс.
Следуя нашим советам и используя ConveyThis , ваши переведенные страницы будут резонировать с вашей аудиторией, чувствуя себя родными для целевого языка.
Хотя это требует усилий, результат вознаграждается. Если вы переводите веб-сайт, ConveyThis может сэкономить вам часы благодаря автоматическому машинному переводу.
Попробуйте ConveyThis бесплатно в течение 7 дней!
