DeepL проти Google Translate: порівняння служб машинного перекладу
Розвиток нейронного машинного перекладу
Останніми роками можливості машинного перекладу швидко розвинулися, і нейронний машинний переклад став найдосконалішою технікою. У ньому використовуються складні алгоритми глибокого навчання та штучний інтелект, щоб забезпечити надзвичайно високу якість автоматизованих перекладів, які часто відповідають людському рівню або перевищують його.
Нейронний машинний переклад працює шляхом навчання багаторівневих нейронних мереж на масивних наборах даних двомовного тексту. Аналізуючи величезну кількість професійних перекладів, зроблених людиною, моделі машинного навчання можуть виводити шаблони, осягати правила, розуміти лінгвістичні нюанси та визначати оптимальні способи перекладу тексту між будь-якою мовною парою.
Двома провідними сервісами, які використовують передові нейронні мережі, є Google Translate і DeepL. Перекладач Google використовує власний нейронний механізм Google, щоб перекладати текст понад 100 мовами з вражаючою точністю. DeepL інтенсивно зосереджується на точному перекладі як конкурентній перевагі. Він тренує високооптимізовані нейронні мережі на гігантських базах даних двомовного тексту від таких установ, як ООН, що дозволяє DeepL точно обробляти навіть тонкі нюанси.
Постійне вдосконалення алгоритмів машинного навчання та зростання навчальних даних продовжує сприяти швидкому вдосконаленню можливостей автоматизованого перекладу. Нейронні мережі тепер дозволяють компаніям економічно ефективно перекладати вміст у масштабі, зберігаючи високу якість. Це відкриває для організацій нові можливості для виходу на глобальні ринки шляхом локалізації своєї онлайн-присутності.
Ключові відмінності між DeepL і Google Translate
На високому рівні, хоча Google Translate пропонує ширшу підтримку мов і більшу видимість для громадськості, DeepL робить ставку на свою репутацію на забезпечення більшої загальної точності та якості перекладу. Незалежні оцінки третьої сторони виявили, що DeepL значно перевершує Google Translate у прямих тестах, які оцінюють переклади з англійської на такі мови, як німецька, французька та іспанська.
Ця перевага, ймовірно, походить від особливої уваги DeepL до досконалості, а не до масштабу. Схоже, що компанія оптимізувала кожен аспект своїх нейронних мереж, щоб отримати результати найвищої якості для мовних пар, які вона підтримує, замість того, щоб використовувати більш масштабний, але потенційно розбавлений підхід до навчання понад 100 мовами, як Google.
І DeepL, і Google пропонують подібні варіанти підтримки клієнтів, як-от онлайн-бази знань, форуми спільнот і платні корпоративні плани з розширеними можливостями. DeepL має незначну перевагу в споживчому просторі, пропонуючи окрему настільну програму для Windows і Mac, тоді як Google Translate в основному базується на Інтернеті та мобільних пристроях. Однак для більшості випадків використання два лідируючих на ринку варіанти здаються загалом порівнянними за функціями та функціями, причому DeepL присвятив зусилля з оптимізації саме для забезпечення якості точного машинного перекладу. Це дає йому перевагу для користувачів, які зосереджені головним чином на точності.
Вибір правильного підходу до машинного перекладу
Визначення ідеального рішення машинного перекладу для конкретного бізнесу значною мірою залежить від його конкретних потреб і пріоритетів. Для поширених мовних пар, таких як англійська – іспанська, французька чи німецька, DeepL, безсумнівно, має перевагу в точності на основі проведених досліджень. Однак для більш нішевих мовних пар підтримка Google понад 100 мов дає перевагу.
Замість того, щоб обмежуватися лише одним постачальником, найбільш розумною стратегією є застосування гнучкого гібридного підходу, який поєднує в собі кілька технологій. Для перекладу веб-сайтів такі платформи, як ConveyThis, є прикладом цієї філософії, бездоганно включаючи різноманітне поєднання провідних механізмів нейронного перекладу, включаючи DeepL і Google Translate на додаток до Microsoft Translator і Yandex. На основі унікальних вимог кожної мовної пари та типу вмісту ConveyThis динамічно визначає та вибирає оптимальний механізм, який, швидше за все, забезпечить найкращу точність і результат перекладу. Цей настроюваний, умовний підхід дозволяє отримати вигоду від відносних сильних сторін кожної технології, мінімізуючи слабкі сторони завдяки спеціалізації.
Основні переваги ConveyThis для веб-сайтів
Як автоматизована платформа перекладу веб-сайтів, ConveyThis пропонує кілька унікальних переваг: Бездоганна інтеграція з усіма основними системами та платформами керування вмістом, включаючи WordPress, Shopify, Wix тощо. Це дозволяє уникнути розробки складного програмного забезпечення на замовлення. Автоматичний переклад цілих веб-сайтів, а не лише окремого тексту. Рішення сканує та витягує весь текстовий вміст зі сторінок для локалізації. Можливості перегляду та редагування для вдосконалення необроблених машинних результатів за допомогою постредагування людиною на основі пріоритетів. API-доступ до професійних служб людського перекладу як для автоматизованого змішування, так і для потреб спеціалістів. Автоматизоване впровадження передових методів багатомовного оптимізації пошукових систем, включаючи структуру URL-адрес, теги hreflang та індексацію пошукової системи. Можливість візуального попереднього перегляду перекладених сторінок на інформаційній панелі платформи для перевірки цілісності вмісту. Інструменти для співпраці, як-от ролі користувачів і дозволи, щоб допомогти командам і зовнішнім перекладачам керувати локалізацією веб-сайту. Постійний моніторинг удосконалення механізму та тестування якості перекладу для забезпечення оптимальних результатів з часом.
Це стратегічне поєднання різноманітних технологій нейронного машинного перекладу, доповнених перекладом людиною, дозволяє надавати професійні, але економічно ефективні можливості локалізації веб-сайтів.
Історії успіху та приклади використання ConveyThis
Ось кілька реальних прикладів, які підкреслюють вплив ConveyThis на клієнтів, які перекладають їхні веб-сайти: Європейський сайт електронної комерції, що продає розкішний одяг і аксесуари, використовував ConveyThis для перекладу свого каталогу понад 150 комплексних виробів на 3 мови. Весь процес зайняв менше 15 днів від інтеграції до запуску. Міжнародні відвідування веб-сайту згодом зросли більш ніж на 400%. Глобальна SaaS-компанія зі значною базою знань щодо вмісту технічної підтримки та щотижневих оновлень блогу від експертів витрачала понад 4 години на тиждень на ручний переклад статей. Впровадивши ConveyThis, вони скоротили час процесу перекладу до 30 хвилин, одночасно збільшивши обсяг вихідного матеріалу. Провідний європейський бренд моди класу люкс хотів збільшити трафік на свій онлайн-журнал, орієнтований на німецьку читацьку аудиторію. Після інтеграції ConveyThis та автоматизації перекладу нових статей вони помітили 120% збільшення трафіку німецького блогу протягом 2 місяців.
Різноманітні варіанти використання та вертикалі підкреслюють, як локалізація веб-сайтів за допомогою автоматичного машинного перекладу може принести величезну цінність у різних галузях завдяки зв’язку з іноземною аудиторією.
Рекомендації експертів для досягнення максимального успіху машинного перекладу
Хоча сучасні найкращі послуги машинного перекладу роблять можливим досягнення якості в масштабі, продумані процеси та стратегія залишаються життєво важливими для максимізації впливу. Ось ключові рекомендації експертів щодо впровадження автоматизованого перекладу: Почніть із забезпечення міцної основи високоякісних перекладів, які перекладає людина, щонайменше, для 30-50 основних сторінок веб-сайту кожною мовою. Це надає нейронним механізмам необхідні навчальні дані для адаптації до термінології та стилю вашого сайту. Поетапне розгортання мови на основі бізнес-пріоритетів, керованих даними, і обсягу готових перекладених людьми сторінок. Певні ринки можуть заслуговувати на цілеспрямовану ініціацію. Ознайомтеся з найкращими практиками багатомовного оптимізації пошукових систем і запровадьте ключові оптимізації, такі як теги hreflang, із самого початку для індексації. Постійно розширюйте сторінки, перекладені людиною, цільовими мовами, щоб підвищити точність машин за допомогою постійного навчання. Відстежуйте аналітику, щоб визначити рівні залученості та рентабельність інвестицій за мовою, щоб керувати інвестиціями. Нехай дані формують пріоритети. Удосконалення процесів запиту та керування перекладом, зробленим людиною, щоб зосередити зусилля на цінних сторінках. Шукайте оптимізацію. Використовуйте як людську, так і автоматичну перевірку якості для перевірки результатів. Впровадити цикл виправлення.
За наявності належної стратегічної основи та робочих процесів машинний переклад стає масштабованим активом, який радикально прискорює запуск локалізованих веб-сайтів і вмісту.
Майбутнє технології машинного перекладу
Незважаючи на те, що рішення для машинного перекладу вже сьогодні мають високі можливості, вони неминуче продовжуватимуть розвиватися та вдосконалюватися в найближчі роки в міру розвитку досліджень. Деякі ключові нововведення на горизонті включають: Покращена контекстна обізнаність поза текстом. Замість того, щоб просто аналізувати документи, механізми можуть включати реальні знання та метадані для покращення розуміння. Ще точніша обробка мовних нюансів, таких як настрої, тон і неявне значення, завдяки більшій витонченості.
Розширена підтримка менш поширених нішевих мов шляхом навчання систем на ширших даних, отриманих із таких джерел, як добровільні переклади Вікіпедії. Підвищення ефективності та спеціалізованих знань у таких цінних сферах, як юридичні, медичні та технічні документи, завдяки цілеспрямованим наборам даних. Тісніша інтеграція з мультимедійним вмістом, розмовними інтерфейсами та перекладом мовлення завдяки зростанню попиту на відео, голос та IoT. Покращена інтеграція в творчі робочі процеси за допомогою простих у використанні інструментів редагування для швидшого гібридного перегляду людьми.
Однак для більшості практичних бізнес-випадків сьогодні нейронний машинний переклад уже достатньо розвинувся, щоб забезпечити виняткову цінність і рентабельність інвестицій для локалізації багатомовного веб-сайту. За належного впровадження ця технологія цілком здатна сприяти значному міжнародному зростанню та створенню нових можливостей завдяки взаємодії з іноземною аудиторією.
Висновок
Таким чином, найпопулярніші сучасні служби нейронного машинного перекладу, такі як DeepL і Google Translate, надають компаніям перевірені засоби для економічно ефективної локалізації веб-сайтів у значному масштабі. Використовуючи автоматичний переклад, організації можуть нарешті задовольнити величезний потенційний попит з боку неангломовних користувачів Інтернету з усього світу.
Переклад, набагато більше, ніж просто знання мов, це складний процес.
Дотримуючись наших порад і використовуючи ConveyThis, ваші перекладені сторінки резонуватимуть у вашої аудиторії, відчуваючи себе рідною для цільової мови.
Хоча це вимагає зусиль, результат приносить задоволення. Якщо ви перекладаєте веб-сайт, ConveyThis може заощадити ваші години завдяки автоматичному машинному перекладу.
Спробуйте ConveyThis безкоштовно протягом 7 днів!