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
从高层次来看，虽然谷歌翻译提供更广泛的语言支持和更大的公众知名度，但 DeepL 将其声誉押注于提供更高的整体翻译准确性和质量。独立的第三方评估发现，在从英语翻译成德语、法语和西班牙语等语言的正面测试中，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、社区论坛和功能增强的付费企业计划。DeepL 在消费者领域略占优势，因为它为 Windows 和 Mac 提供了独立的桌面应用程序，而 Google Translate 主要基于网络和移动设备。然而，对于大多数用例而言，这两个市场领先的选项在功能和功能上似乎大致相当，DeepL 专门针对精确的机器翻译质量进行了优化。这让它在主要关注准确性的用户中占据优势。
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在很大程度上取决于他们的具体需求和优先事项。对于英语到西班牙语、法语或德语等常见语言对，根据进行的研究，DeepL 似乎确实具有准确性优势。然而，对于更小众的语言对，谷歌对 100 多种语言的支持使其占了上风。
最谨慎的策略是采用灵活的混合方法，结合多种技术，而不是只锁定一家供应商。对于网站翻译，ConveyThis 等平台通过无缝整合多种领先的神经翻译引擎（包括 DeepL 和 Google Translate，以及 Microsoft Translator 和 Yandex）体现了这一理念。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。这种可定制的条件方法允许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 对网站的主要好处
作为一个自动化网站翻译平台，ConveyThis 具有以下独特优势：与所有主要内容管理系统和平台无缝集成，包括 WordPress、Shopify、Wix 等。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。该解决方案会抓取并提取页面中的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优化原始机器输出。通过 API 访问专业人工翻译服务，满足自动化融合和专业需求。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。能够在平台仪表板内直观地预览翻译后的页面以验证内容完整性。协作工具（如用户角色和权限）可帮助团队和外部翻译人员管理网站本地化。持续的引擎改进监控和翻译质量测试，以确保长期获得最佳效果。
这种多种神经机器翻译技术与人工翻译相辅相成的战略融合，可以提供专业且经济高效的网站本地化功能。
ConveyThis 的成功案例和用例
以下是一些真实案例，重点介绍了 ConveyThis 为客户翻译网站带来的影响：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 多种复杂产品目录翻译成 3 种语言。从集成到上线，整个过程不到 15 天。国际网站访问量随后增长了 400% 以上。一家全球 SaaS 公司拥有大量技术支持内容知识库，每周都有来自主题专家的博客更新，每周要花 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，同时提高了产出量。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。在集成 ConveyThis 并自动翻译新文章后，他们在 2 个月内发现德语博客流量增加了 120%。
多样化的使用案例和垂直行业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为各个行业带来巨大的价值。
最大限度提高机器翻译成功率的专家建议
尽管当今顶级的机器翻译服务可以实现大规模高质量翻译，但周到的流程和策略对于最大限度地发挥影响力仍然至关重要。以下是实施自动翻译时专家提出的关键建议：首先，确保每种语言至少有 30-50 个核心网站页面拥有高质量的人工翻译基础。这为神经引擎提供了必要的训练数据，使其能够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数量，分阶段逐步推出语言。某些市场可能值得有针对性地启动。查阅多语言 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。通过持续培训，不断扩展目标语言的人工翻译页面，以提高机器准确性。监控分析以确定参与度水平和各语言的投资回报率，以指导投资。让数据决定优先事项。改进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。实施校正循环。
有了适当的战略基础和工作流程，机器翻译将成为一种可扩展的资产，可以从根本上加速推出本地化网站和内容。
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，但随着研究的进步，未来几年机器翻译解决方案必然会继续发展和改进。即将出现的一些关键创新包括：增强文本以外的语境感知能力。引擎不仅可以分析文档，还可以结合现实世界的知识和元数据来提高理解力。通过更复杂的技术，可以更准确地处理情绪、语气和隐含意义等语言细微差别。
通过从维基百科志愿者翻译等来源获得的更广泛数据来训练系统，扩大了对不太常见的小众语言的支持。通过有针对性的数据集，在法律、医学和技术写作等高价值领域提高性能和专业能力。视频、语音和物联网需求增长推动与多媒体内容、对话界面和语音翻译的更紧密集成。通过易于使用的编辑工具增强与创意工作流程的集成，以加快人工混合审核速度。
然而，对于当今大多数实际商业用例而言，神经机器翻译已经足够成熟，可以为多语言网站本地化带来卓越的价值和投资回报。通过正确实施，该技术完全能够通过与外国受众的互动来推动重大的国际增长和机遇。
结论
总而言之，当今顶级的神经机器翻译服务（如 DeepL 和 Google Translate）为公司提供了一种行之有效的方法，可以以低成本大规模本地化网站。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。
翻译不仅仅是了解语言，它是一个复杂的过程。
通过遵循我们的提示并使用 ConveyThis ，您翻译的页面将会引起受众的共鸣，让他们感觉就像目标语言一样。
虽然需要付出努力，但结果却是值得的。如果您正在翻译网站，ConveyThis 可以通过自动机器翻译为您节省数小时。
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