Wprowadzenie
DeepL wykorzystuje głębokie konwolucyjne sieci neuronowe (CNN) do generowania wysokiej jakości tłumaczeń. Podczas gdy CNN są tradycyjnie używane do rozpoznawania obrazów, DeepL dostosował tę technologię, aby skupić się na relacjach i wzorcach językowych.
Pięć warstw sieci neuronowej DeepL:
- Warstwa konwolucyjna: Skanuje tekst wejściowy w poszukiwaniu rozpoznawalnych wzorców.
- Funkcja aktywacji: Określa, które wzorce są istotne.
- Warstwa łączenia: Kondensuje dane, aby podkreślić kluczowe wzorce.
- W pełni połączona warstwa: Łączy wzorce, tworząc znaczące tłumaczenia.
- Warstwa dekodera: Tworzy ostateczne przetłumaczone dane wyjściowe.
DeepL jest szkolony przy użyciu dwujęzycznych danych z Linguee, w połączeniu z zaawansowanym crawlerem internetowym, który identyfikuje nowe tłumaczenia. Takie podejście zapewnia ciągłe doskonalenie i wysoką dokładność.
Jak dokładny jest tłumacz DeepL?
DeepL konsekwentnie zapewnia wyjątkową dokładność w różnych kategoriach językowych. Według badania przeprowadzonego w 2020 r., DeepL osiąga ogólny wskaźnik dokładności na poziomie 89%, przewyższając swoich najbliższych konkurentów w większości obszarów.
Porównanie dokładności: DeepL vs. Tłumacz Google
| Kategoria | Tłumacz Google | DeepL |
|---|---|---|
| Obsługa niejednoznaczności | 64.5% | 74.4% |
| Fałszywi przyjaciele | 69.4% | 83.3% |
| Walencja czasownika | 57.4% | 91.5% |
| Porozumienie niewerbalne | 90.2% | 92.7% |
| Podporządkowanie | 74.7% | 72.5% |
| Czasownik / aspekt / nastrój | 69.0% | 71.6% |
DeepL vs. Tłumaczenie ludzkie
Chociaż DeepL jest bardzo dokładny, nie dorównuje tłumaczeniom ludzkim. Kwestie takie jak radzenie sobie z intertekstualnymi odniesieniami, stopniami grzeczności i niuansami kulturowymi pozostają obszarami, w których ludzcy tłumacze przodują.
DeepL vs. Tłumacz Google
Szczegółowe porównanie pokazuje, że DeepL przewyższa Google Translate w większości kategorii językowych. Poniższa tabela pokazuje, jak oba narzędzia radzą sobie z idiomami:
| Kategoria | Tłumacz Google | DeepL |
|---|---|---|
| Forma ciągła | 86% | 94% |
| Forma nieciągła | 71% | 81% |
| Połączona forma | 79% | 88% |
| Wyniki globalne | 70% | 78% |
DeepL doskonale radzi sobie z idiomami i kolokacjami, ale zmaga się z niejednoznacznością leksykalną, jak pokazano poniżej:
| Scenariusz | Tłumacz Google | DeepL |
|---|---|---|
| Niejednoznaczność leksykalna | Lepsza wydajność | Słabsza wydajność |
| Kolokacje | Błędnie przetłumaczono "den Tisch decken" | Dokładnie tłumaczy |
Poprawa dokładności tłumaczenia DeepL
Aby zmaksymalizować dokładność tłumaczenia DeepL:
- Korzystaj z postedycji: Niech tłumacze przejrzą i udoskonalą tłumaczenia maszynowe.
- Wykorzystaj platformy lokalizacyjne: Platformy takie jak narzędzia Ranktracker pomagają usprawnić proces tłumaczenia stron internetowych i dokumentów.
Kiedy należy korzystać z DeepL?
DeepL jest odpowiedni dla:
- Profesjonalne tłumaczenia: Dokumenty marketingowe, prawne i medyczne.
- Wysokiej jakości treści: Strony internetowe, publikacje i przewodniki techniczne.
- Projekty na dużą skalę: Obsługuje duże wolumeny bez uszczerbku dla jakości.
- Tłumaczenia na wiele języków: Idealny dla globalnych firm z wielojęzycznymi potrzebami.
Wnioski
DeepL jest jednym z najdokładniejszych dostępnych obecnie narzędzi do tłumaczenia maszynowego, przewyższając konkurencję, taką jak Google Translate, w kluczowych obszarach. Chociaż nie może w pełni zastąpić ludzkich tłumaczy, jego wydajność sprawia, że jest nieoceniony dla firm poszukujących wydajnych i niezawodnych tłumaczeń.
Nadal nie wiesz, czy DeepL jest odpowiednim narzędziem dla Ciebie? Zapoznaj się z pakietem narzędzi Ranktracker do lokalizacji i tłumaczenia, aby ulepszyć swoją globalną strategię SEO.
