DeepL 與 Google Translate：比較機器翻譯服務
神經機器翻譯的興起
近年來，機器翻譯能力迅速發展，神經機器翻譯成為最先進的技術。它採用複雜的深度學習算法和人工智能來提供非常高質量的自動翻譯，通常可以達到或超過人類水平。
神經機器翻譯的工作原理是在大量雙語文本數據集上訓練多層神經網絡。通過分析大量專業人工翻譯，機器學習模型可以推斷模式、掌握規則、理解語言細微差別，並確定在任何語言對之間翻譯文本的最佳方法。
Google Translate 和 DeepL 是利用尖端神經網絡的兩項領先服務。 Google Translate 利用 Google 專有的神經引擎將文本翻譯成 100 多種語言，準確度令人印象深刻。 DeepL 高度關注精準翻譯作為競爭優勢。它在聯合國等機構的龐大雙語文本數據庫上訓練高度優化的神經網絡，使 DeepL 能夠精確處理細微的差別。
機器學習算法的不斷進步和訓練數據的增長繼續推動自動翻譯能力的快速提高。神經網絡現在使企業能夠經濟高效地大規模翻譯內容，同時保持高質量。這為組織通過本地化其在線業務來參與全球市場提供了新的機會。
DeepL 和谷歌翻譯之間的主要區別
在較高層面上，谷歌翻譯提供更廣泛的語言支持和更高的公眾知名度，而 DeepL 則將其聲譽押在提供更高的整體翻譯準確性和質量上。獨立的第三方評估發現，在評估從英語到德語、法語和西班牙語等語言的翻譯的頭對頭測試中，DeepL 的表現明顯優於谷歌翻譯。
這一優勢可能源於 DeepL 對完美而非範圍的獨特關注。該公司似乎已經優化了其神經網絡的各個方面，以為其支持的語言對擠出最高質量的結果，而不是像 Google 那樣在 100 多種語言上追求更大但可能稀釋的訓練方法。
DeepL 和 Google 都提供大致相似的客戶支持選項，例如在線知識庫、社區論壇和具有增強功能的付費企業計劃。 DeepL 通過為 Windows 和 Mac 提供獨立的桌面應用程序，在消費領域擁有較小的優勢，而谷歌翻譯主要基於網絡和移動設備。然而，對於大多數用例來說，這兩個市場領先的選項在特性和功能上似乎具有廣泛的可比性，而 DeepL 專門致力於精確機器翻譯質量的優化工作。這為主要關注準確性的用戶提供了優勢。
選擇正確的機器翻譯方法
為特定企業確定理想的機器翻譯解決方案很大程度上取決於他們的特定需求和優先級。根據已進行的研究，對於英語、西班牙語、法語或德語等常見語言對，DeepL 顯然具有準確性優勢。然而，對於更小眾的語言對，Google 對 100 多種語言的支持使其占據上風。
最謹慎的策略是採用結合多種技術的靈活的混合方法，而不是只鎖定單一提供商。對於網站翻譯，像 ConveyThis 這樣的平台通過無縫整合各種領先的神經翻譯引擎（包括 DeepL 和 Google Translate、Microsoft Translator 和 Yandex）來體現這一理念。根據每種語言對和內容類型的獨特要求，ConveyThis 動態確定並選擇最有可能提供最佳翻譯準確性和結果的最佳引擎。這種可定制的、有條件的方法可以從每種技術的相對優勢中受益，同時通過專業化最大限度地減少弱點。
ConveyThis 對網站的主要優勢
作為一個自動化網站翻譯平台，ConveyThis 具有幾個獨特的優勢： 與所有主要內容管理系統和平台（包括 WordPress、Shopify、Wix 等）無縫集成。這避免了複雜的定制軟件開發。自動翻譯整個網站，而不僅僅是獨立文本。該解決方案從頁面中抓取並提取所有文本內容以進行本地化。審查和編輯功能，可根據優先級通過人工後期編輯來完善原始機器輸出。通過 API 訪問專業人工翻譯服務，滿足自動化混合和專業需求。自動實施多語言 SEO 最佳實踐，包括 URL 結構、hreflang 標籤和搜索引擎索引。能夠在平台儀表板中直觀地預覽翻譯後的頁面，以驗證內容完整性。用戶角色和權限等協作工具可幫助團隊和外部翻譯人員幫助管理網站本地化。持續的引擎改進監控和翻譯質量測試，以確保隨著時間的推移獲得最佳結果。
這種以人工翻譯為補充的多種神經機器翻譯技術的戰略融合可以提供專業且具有成本效益的網站本地化功能。
ConveyThis 的成功故事和用例
以下是一些現實世界的示例，突出了 ConveyThis 為翻譯其網站的客戶帶來的影響： 一家銷售奢侈服裝和配飾的歐洲電子商務網站使用 ConveyThis 將其 150 多種複雜產品的目錄翻譯成 3 種語言。整個過程從集成到上線僅用了不到15天的時間。國際網站訪問量隨後增加了 400% 以上。一家全球 SaaS 公司擁有豐富的技術支持內容知識庫和主題專家每週更新的博客，每週花費 4 個多小時手動翻譯文章。通過實施 ConveyThis，他們將翻譯處理時間縮短至 30 分鐘，同時增加了輸出量。一家領先的歐洲奢侈時尚品牌希望擴大其針對德國讀者的在線雜誌的流量。集成 ConveyThis 並自動翻譯新文章後，他們發現德語博客流量在 2 個月內增加了 120%。
多樣化的用例和垂直領域凸顯了通過自動機器翻譯進行網站本地化如何通過與外國受眾建立聯繫來在各行業提供巨大的價值。
最大限度提高機器翻譯成功率的專家建議
雖然當今頂級的機器翻譯服務可以實現大規模的質量，但深思熟慮的流程和策略對於最大化影響力仍然至關重要。以下是實施自動翻譯時的重要專家建議： 首先確保每種語言至少 30-50 個核心網站頁面的高質量人工翻譯奠定堅實的基礎。這為神經引擎提供了必要的訓練數據，以適應您網站的術語和風格。根據數據驅動的業務優先級和準備好的人工翻譯頁面量，以漸進的方式推出階段語言。某些市場可能值得集中啟動。諮詢多語言 SEO 最佳實踐，並從一開始就實施關鍵優化，例如 hreflang 標籤以進行索引。不斷擴展目標語言的人工翻譯頁面，通過持續培訓提高機器準確性。監控分析以按語言確定參與水平和投資回報率，以指導投資。讓數據告知優先事項。完善請求和管理人工翻譯的流程，將精力集中在高價值頁面上。尋求優化。使用人工和自動質量檢查來驗證輸出。實施修正循環。
有了適當的戰略基礎和工作流程，機器翻譯就成為一種可擴展的資產，可以從根本上加速本地化網站和內容的推出。
機器翻譯技術的未來
儘管如今機器翻譯解決方案已經非常強大，但隨著研究的進展，機器翻譯解決方案將不可避免地在未來幾年繼續發展和改進。即將出現的一些關鍵創新包括： 增強文本之外的情境意識。引擎不僅僅是分析文檔，還可以結合現實世界的知識和元數據來提高理解能力。通過更複雜的技術，更準確地處理情感、語氣和隱含意義等語言細微差別。
通過使用來自維基百科志願者翻譯等來源的更廣泛數據的培訓系統，擴大了對不太常見的利基語言的支持。通過重點數據集，在法律、醫學和技術寫作等高價值領域提高表現和專業能力。在視頻、語音和物聯網需求增長的推動下，與多媒體內容、對話界面和語音翻譯更緊密地集成。通過易於使用的編輯工具增強與創意工作流程的集成，以實現更快的人工混合審閱。
然而，對於當今大多數實際的業務用例來說，神經機器翻譯已經足夠成熟，可以為多語言網站本地化提供卓越的價值和投資回報率。通過正確實施，該技術完全有能力通過與外國受眾的互動來推動重大的國際增長和機會。
結論
總之，當今頂級的神經機器翻譯服務（例如 DeepL 和 Google Translate）為公司提供了一種經過驗證的方法，可以經濟有效地大規模本地化網站。通過採用自動翻譯，組織最終可以挖掘全球非英語互聯網用戶的巨大潛在需求。
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