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 видимость для общественности, DeepL делает ставку на свою репутацию, предоставляя большую общую точность и качество перевода. Независимые сторонние оценки показали, что DeepL значительно превосходит Google Translate в сравнительных 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 небольшое преимущество в потребительском пространстве, предлагая автономное настольное приложение для Windows и Mac, тогда как Google Translate в основном работает в Интернете и на мобильных устройствах. Однако для большинства случаев использования два лидирующих на рынке варианта кажутся в целом сопоставимыми по возможностям и функциональным возможностям, при этом DeepL направил усилия на оптимизацию, направленную на точность машинного перевода. Это дает ему преимущество для пользователей, ориентированных в первую очередь на точность.
Выбор правильного подхода к машинному переводу
Определение идеального решения для машинного перевода для конкретного бизнеса во многом зависит от его конкретных потребностей и приоритетов. Для распространенных языковых пар, таких как английский-испанский, французский или немецкий, DeepL, безусловно, имеет преимущество в точности, основанное на проведенных исследованиях. Однако для более узкоспециализированных языковых пар поддержка Google более 100 языков дает ему преимущество.
Вместо того, чтобы замыкаться только на одном поставщике, наиболее разумной стратегией является принятие гибкого, гибридного подхода, объединяющего несколько технологий. Для перевода веб-сайтов такие платформы, как ConveyThis, являются примером этой философии, бесшовно встраивая разнообразный микс ведущих нейронных переводческих движков, включая как DeepL, так 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 оптимальный движок, который, скорее всего, обеспечит наилучшую возможную точность перевода и результат. Этот настраиваемый, условный подход позволяет извлечь выгоду из относительных сильных сторон каждой технологии, минимизируя слабые стороны за счет специализации.
Ключевые преимущества ConveyThis для веб-сайтов
Как автоматизированная платформа для перевода веб-сайтов, ConveyThis предлагает несколько уникальных преимуществ: Бесшовная интеграция со всеми основными системами и платформами управления контентом, включая WordPress, Shopify, Wix и другие. Это позволяет избежать сложной разработки пользовательского программного обеспечения. Автоматический перевод целых веб-сайтов, а не только отдельного текста. Решение сканирует и извлекает весь текстовый контент со страниц для локализации. Возможности просмотра и редактирования для уточнения необработанных машинных выводов с помощью человеческого постредактирования на основе приоритетов. Доступ API к профессиональным услугам человеческого перевода как для смешивания автоматизации, так и для специальных нужд. Автоматизированная реализация лучших практик многоязычного SEO, включая структуру URL, теги hreflang и индексацию поисковых систем. Возможность визуального предварительного просмотра переведенных страниц на панели управления платформы для проверки целостности контента. Инструменты совместной работы, такие как роли пользователей и разрешения, для упрощения работы команд и внешних переводчиков, помогающих управлять локализацией веб-сайта. Постоянный мониторинг улучшения работы двигателя и тестирование качества перевода для обеспечения оптимальных результатов с течением времени.
Это стратегическое сочетание различных технологий нейронного машинного перевода, дополненное человеческим переводом, позволяет предоставлять профессиональные и в то же время экономически эффективные возможности локализации веб-сайтов.
Истории успеха и примеры использования ConveyThis
Вот несколько примеров из реальной жизни, демонстрирующих влияние, которое ConveyThis оказывает на клиентов, переводящих их веб-сайты: Европейский сайт электронной коммерции, продающий роскошную одежду и аксессуары, использовал ConveyThis для перевода более 15 своих каталогов. 0 сложных продуктов на 3 языка. Весь процесс от интеграции до запуска занял менее 15 дней. Впоследствии количество посещений международных веб-сайтов увеличилось более чем на 400%. Глобальная SaaS-компания с обширной базой знаний по технической поддержке и еженедельными обновлениями блогов от профильных экспертов тратила более 4 часов в неделю на перевод статей вручную. Внедрив ConveyThis, они сократили время процесса перевода до 30 минут, одновременно увеличив объем вывода. Ведущий европейский бренд роскошной моды хотел расширить посещаемость своего интернет-журнала, ориентированного на немецких читателей. После интеграции ConveyThis и автоматизации перевода новых статей они увидели рост трафика немецкого блога на 120% за 2 месяца.
Разнообразие вариантов использования и вертикалей подчеркивает, что локализация веб-сайтов с помощью автоматизированного машинного перевода может принести огромную пользу различным отраслям, обеспечивая связь с иностранной 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 автоматизированного перевода: Начните с обеспечения прочной основы высококачественных человеческих переводов для как минимум 30-50 основных страниц веб-сайта на каждом языке. Это обеспечивает нейронные двигатели необходимыми данными для обучения для адаптации к терминологии и стилю вашего сайта. Поэтапное развертывание языков поэтапно на основе бизнес-приоритетов, основанных на данных, и объема готовых переведенных человеком страниц. 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 переведенные человеком страницы на целевых языках, чтобы повысить точность машин с помощью 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 человеческим 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, который радикально ускоряет запуск локализованных веб-сайтов и контента.
Будущее технологии машинного перевода
Хотя сегодня решения для машинного перевода уже очень эффективны, они неизбежно продолжат развиваться и совершенствоваться в ближайшие годы по мере развития исследований. Некоторые ключевые инновации на горизонте включают: Повышенная контекстная осведомленность за пределами текста. Вместо того, чтобы просто анализировать документы, системы могут включать реальные знания и метаданные для улучшения понимания. Еще более точная обработка лингвистических нюансов, таких как настроение, тон и подразумеваемое значение, благодаря большей сложности.
Расширенная поддержка менее распространенных нишевых языков путем обучения систем на более обширных данных, полученных из таких источников, как добровольные переводы Википедии. Более высокая производительность и специализированная квалификация в таких ценных областях, как юридическая, медицинская и техническая документация, благодаря специализированным наборам данных. Более тесная интеграция с мультимедийным контентом, разговорными интерфейсами и речевым переводом, 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.
Однако для большинства практических бизнес-кейсов нейронный машинный перевод уже достаточно созрел, чтобы обеспечить исключительную ценность и рентабельность инвестиций в локализацию многоязычных веб-сайтов. При правильном внедрении эта технология вполне способна обеспечить значительный международный рост и возможности за счет взаимодействия с иностранной аудиторией.
Заключение
Подводя итог, можно сказать, что сегодняшние ведущие нейронные машинные переводческие сервисы, такие как DeepL и Google Translate, предоставляют проверенные средства для компаний для экономически эффективной локализации веб-сайтов в значительных масштабах. Используя автоматизированный перевод, организации наконец могут воспользоваться огромным потенциальным спросом со стороны неанглоговорящих интернет-пользователей по всему миру.
Перевод — это гораздо больше, чем просто знание языков, это сложный процесс.
Следуя нашим советам и используя ConveyThis, ваши переведенные страницы найдут отклик у вашей аудитории и будут ощущаться как родные для целевого языка.
Хотя это требует усилий, результат стоит того. Если вы переводите веб-сайт, ConveyThis может сэкономить вам часы с помощью автоматизированного машинного перевода.
Попробуйте ConveyThis бесплатно в течение 7 дней!