Intro
DeepL nutzt tiefe neuronale Faltungsnetzwerke (CNNs), um qualitativ hochwertige Übersetzungen zu erstellen. Während CNNs traditionell in der Bilderkennung eingesetzt werden, hat DeepL diese Technologie angepasst, um sich auf sprachliche Beziehungen und Muster zu konzentrieren.
Die fünf Schichten des neuronalen Netzes von DeepL:
- Faltungsschicht: Scannt den eingegebenen Text auf erkennbare Muster.
- Aktivierungsfunktion: Identifiziert, welche Muster signifikant sind.
- Pooling-Ebene: Verdichtet Daten, um wichtige Muster hervorzuheben.
- Vollständig verknüpfte Schicht: Verknüpft Muster zu sinnvollen Übersetzungen.
- Decoderschicht: Konstruiert die endgültige übersetzte Ausgabe.
DeepL wird mit zweisprachigen Daten von Linguee trainiert, kombiniert mit einem fortschrittlichen Webcrawler, der neue Übersetzungen identifiziert. Dieser Ansatz gewährleistet eine kontinuierliche Verbesserung und hohe Genauigkeit.
Wie genau ist DeepL Translator?
DeepL liefert durchgängig außergewöhnliche Genauigkeit in verschiedenen linguistischen Kategorien. Laut einer im Jahr 2020 durchgeführten Studie erreicht DeepL eine Gesamtgenauigkeit von 89 % und übertrifft damit in den meisten Bereichen seine engsten Mitbewerber.
Genauigkeitsvergleich: DeepL vs. Google Translate
| Kategorie | Google Übersetzen | DeepL |
|---|---|---|
| Umgang mit Mehrdeutigkeit | 64.5% | 74.4% |
| Falsche Freunde | 69.4% | 83.3% |
| Verbvalenz | 57.4% | 91.5% |
| Nonverbale Vereinbarung | 90.2% | 92.7% |
| Unterordnung | 74.7% | 72.5% |
| Verb Zeitform/Aspekt/Stimmung | 69.0% | 71.6% |
DeepL vs. Menschliche Übersetzung
Obwohl DeepL sehr genau ist, ist es im Vergleich zu menschlichen Übersetzungen unzureichend. In Bereichen wie dem Umgang mit intertextuellen Bezügen, Höflichkeitsgraden und kulturellen Nuancen sind menschliche Übersetzer nach wie vor besser.
DeepL vs. Google Translate
Ein detaillierter Vergleich zeigt, dass DeepL in den meisten Sprachkategorien besser abschneidet als Google Translate. Die folgende Tabelle zeigt, wie beide Tools mit Idiomen umgehen:
| Kategorie | Google Übersetzen | DeepL |
|---|---|---|
| Endlosformular | 86% | 94% |
| Diskontinuierliche Form | 71% | 81% |
| Kombinierte Form | 79% | 88% |
| Globale Ergebnisse | 70% | 78% |
DeepL ist hervorragend im Umgang mit Redewendungen und Kollokationen, hat aber Probleme mit lexikalischer Mehrdeutigkeit, wie unten gezeigt wird:
| Szenario | Google Übersetzen | DeepL |
|---|---|---|
| Lexikalische Zweideutigkeit | Bessere Leistung | Schwächere Leistung |
| Kollokationen | Übersetzt "den Tisch decken" falsch | Genaue Übersetzung |
Verbesserung der Übersetzungsgenauigkeit von DeepL
Um die Übersetzungsgenauigkeit von DeepL zu maximieren:
- Verwenden Sie Post-Editing: Lassen Sie maschinelle Übersetzungen von menschlichen Übersetzern überprüfen und verfeinern.
- Nutzen Sie Lokalisierungsplattformen: Plattformen wie die Tools von Ranktracker helfen bei der Optimierung von Übersetzungsworkflows für Websites und Dokumente.
Wann sollten Sie DeepL verwenden?
DeepL ist geeignet für:
- Fachübersetzungen: Marketing, juristische und medizinische Dokumente.
- Hochwertiger Inhalt: Websites, Veröffentlichungen und technische Leitfäden.
- Groß angelegte Projekte: Bewältigt große Mengen ohne Qualitätseinbußen.
- Mehrsprachige Übersetzungen: Ideal für globale Unternehmen mit mehrsprachigem Bedarf.
Schlussfolgerung
DeepL ist eines der präzisesten maschinellen Übersetzungstools, die es derzeit gibt, und übertrifft in wichtigen Bereichen Konkurrenten wie Google Translate. Obwohl es menschliche Übersetzer nicht vollständig ersetzen kann, ist es aufgrund seiner Leistung von unschätzbarem Wert für Unternehmen, die effiziente und zuverlässige Übersetzungen benötigen.
Sie sind noch nicht sicher, ob DeepL das richtige Tool für Sie ist? Entdecken Sie die Lokalisierungs- und Übersetzungstools von Ranktracker, um Ihre globale SEO-Strategie zu verbessern.
