DeepL 与 Google Translate：比较机器翻译服务
神经机器翻译的兴起
近年来，机器翻译能力迅速发展，神经机器翻译成为最先进的技术。它采用复杂的深度学习算法和人工智能来提供非常高质量的自动翻译，通常可以达到或超过人类水平。
神经机器翻译的工作原理是在大量双语文本数据集上训练多层神经网络。通过分析大量专业人工翻译，机器学习模型可以推断模式、掌握规则、理解语言细微差别，并确定在任何语言对之间翻译文本的最佳方法。
Google Translate 和 DeepL 是利用尖端神经网络的两项领先服务。 Google Translate 利用 Google 专有的神经引擎将文本翻译成 100 多种语言，准确度令人印象深刻。 DeepL 高度关注精准翻译作为竞争优势。它在联合国等机构的庞大双语文本数据库上训练高度优化的神经网络，使 DeepL 能够精确处理细微的差别。
机器学习算法的不断进步和训练数据的增长继续推动自动翻译能力的快速提高。神经网络现在使企业能够经济高效地大规模翻译内容，同时保持高质量。这为组织通过本地化其在线业务来参与全球市场提供了新的机会。
DeepL 和谷歌翻译之间的主要区别
在较高层面上，谷歌翻译提供更广泛的语言支持和更高的公众知名度，而 DeepL 则将其声誉押在提供更高的整体翻译准确性和质量上。独立的第三方评估发现，在评估从英语到德语、法语和西班牙语等语言的翻译的头对头测试中，DeepL 的表现明显优于谷歌翻译。
这一优势可能源于 DeepL 对完美而非范围的独特关注。该公司似乎已经优化了其神经网络的各个方面，以为其支持的语言对挤出最高质量的结果，而不是像 Google 那样在 100 多种语言上追求更大但可能稀释的训练方法。
DeepL 和 Google 都提供大致相似的客户支持选项，例如在线知识库、社区论坛和具有增强功能的付费企业计划。 DeepL 通过为 Windows 和 Mac 提供独立的桌面应用程序，在消费领域拥有较小的优势，而谷歌翻译主要基于网络和移动设备。然而，对于大多数用例来说，这两个市场领先的选项在特性和功能上似乎具有广泛的可比性，而 DeepL 专门致力于精确机器翻译质量的优化工作。这为主要关注准确性的用户提供了优势。
选择正确的机器翻译方法
为特定企业确定理想的机器翻译解决方案很大程度上取决于他们的特定需求和优先级。根据已进行的研究，对于英语、西班牙语、法语或德语等常见语言对，DeepL 显然具有准确性优势。然而，对于更小众的语言对，Google 对 100 多种语言的支持使其占据上风。
最谨慎的策略是采用结合多种技术的灵活的混合方法，而不是只锁定单一提供商。对于网站翻译，像 ConveyThis 这样的平台通过无缝整合各种领先的神经翻译引擎（包括 DeepL 和 Google Translate、Microsoft Translator 和 Yandex）来体现这一理念。根据每种语言对和内容类型的独特要求，ConveyThis 动态确定并选择最有可能提供最佳翻译准确性和结果的最佳引擎。这种可定制的、有条件的方法可以从每种技术的相对优势中受益，同时通过专业化最大限度地减少弱点。
ConveyThis 对网站的主要优势
作为一个自动化网站翻译平台，ConveyThis 具有几个独特的优势： 与所有主要内容管理系统和平台（包括 WordPress、Shopify、Wix 等）无缝集成。这避免了复杂的定制软件开发。自动翻译整个网站，而不仅仅是独立文本。该解决方案从页面中抓取并提取所有文本内容以进行本地化。审查和编辑功能，可根据优先级通过人工后期编辑来完善原始机器输出。通过 API 访问专业人工翻译服务，满足自动化混合和专业需求。自动实施多语言 SEO 最佳实践，包括 URL 结构、hreflang 标签和搜索引擎索引。能够在平台仪表板中直观地预览翻译后的页面，以验证内容完整性。用户角色和权限等协作工具可帮助团队和外部翻译人员帮助管理网站本地化。持续的引擎改进监控和翻译质量测试，以确保随着时间的推移获得最佳结果。
这种以人工翻译为补充的多种神经机器翻译技术的战略融合可以提供专业且具有成本效益的网站本地化功能。
ConveyThis 的成功故事和用例
以下是一些现实世界的示例，突出了 ConveyThis 为翻译其网站的客户带来的影响： 一家销售奢侈服装和配饰的欧洲电子商务网站使用 ConveyThis 将其 150 多种复杂产品的目录翻译成 3 种语言。整个过程从集成到上线仅用了不到15天的时间。国际网站访问量随后增加了 400% 以上。一家全球 SaaS 公司拥有丰富的技术支持内容知识库和主题专家每周更新的博客，每周花费 4 个多小时手动翻译文章。通过实施 ConveyThis，他们将翻译处理时间缩短至 30 分钟，同时增加了输出量。一家领先的欧洲奢侈时尚品牌希望扩大其针对德国读者的在线杂志的流量。集成 ConveyThis 并自动翻译新文章后，他们发现德语博客流量在 2 个月内增加了 120%。
多样化的用例和垂直领域凸显了通过自动机器翻译进行网站本地化如何通过与外国受众建立联系来在各行业提供巨大的价值。
最大限度提高机器翻译成功率的专家建议
虽然当今顶级的机器翻译服务可以实现大规模的质量，但深思熟虑的流程和策略对于最大化影响力仍然至关重要。以下是实施自动翻译时的重要专家建议： 首先确保每种语言至少 30-50 个核心网站页面的高质量人工翻译奠定坚实的基础。这为神经引擎提供了必要的训练数据，以适应您网站的术语和风格。根据数据驱动的业务优先级和准备好的人工翻译页面量，以渐进的方式推出阶段语言。某些市场可能值得集中启动。咨询多语言 SEO 最佳实践，并从一开始就实施关键优化，例如 hreflang 标签以进行索引。不断扩展目标语言的人工翻译页面，通过持续培训提高机器准确性。监控分析以按语言确定参与水平和投资回报率，以指导投资。让数据告知优先事项。完善请求和管理人工翻译的流程，将精力集中在高价值页面上。寻求优化。使用人工和自动质量检查来验证输出。实施修正循环。
有了适当的战略基础和工作流程，机器翻译就成为一种可扩展的资产，可以从根本上加速本地化网站和内容的推出。
机器翻译技术的未来
尽管如今机器翻译解决方案已经非常强大，但随着研究的进展，机器翻译解决方案将不可避免地在未来几年继续发展和改进。即将出现的一些关键创新包括： 增强文本之外的情境意识。引擎不仅仅是分析文档，还可以结合现实世界的知识和元数据来提高理解能力。通过更复杂的技术，更准确地处理情感、语气和隐含意义等语言细微差别。
通过使用来自维基百科志愿者翻译等来源的更广泛数据的培训系统，扩大了对不太常见的利基语言的支持。通过重点数据集，在法律、医学和技术写作等高价值领域提高表现和专业能力。在视频、语音和物联网需求增长的推动下，与多媒体内容、对话界面和语音翻译更紧密地集成。通过易于使用的编辑工具增强与创意工作流程的集成，以实现更快的人工混合审阅。
然而，对于当今大多数实际的业务用例来说，神经机器翻译已经足够成熟，可以为多语言网站本地化提供卓越的价值和投资回报率。通过正确实施，该技术完全有能力通过与外国受众的互动来推动重大的国际增长和机会。
结论
总之，当今顶级的神经机器翻译服务（例如 DeepL 和 Google Translate）为公司提供了一种经过验证的方法，可以经济有效地大规模本地化网站。通过采用自动翻译，组织最终可以挖掘全球非英语互联网用户的巨大潜在需求。
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