Intro
DeepL udnytter dybe neurale netværk (CNN'er) til at generere oversættelser af høj kvalitet. CNN'er bruges traditionelt til billedgenkendelse, men DeepL har tilpasset denne teknologi til at fokusere på sproglige relationer og mønstre.
De fem lag i DeepL's neurale netværk:
- Konvolutionslag: Scanner inputtekst for genkendelige mønstre.
- Aktiveringsfunktion: Identificerer, hvilke mønstre der er vigtige.
- Lag til sammenlægning: Kondenserer data for at fremhæve vigtige mønstre.
- Fuldt forbundet lag: Forbinder mønstre for at danne meningsfulde oversættelser.
- Afkodningslag: Konstruerer det endelige oversatte output.
DeepL er trænet ved hjælp af tosprogede data fra Linguee kombineret med en avanceret webcrawler, der identificerer nye oversættelser. Denne tilgang sikrer løbende forbedringer og høj nøjagtighed.
Hvor nøjagtig er DeepL Translator?
DeepL leverer konsekvent enestående nøjagtighed på tværs af forskellige sproglige kategorier. Ifølge en undersøgelse foretaget i 2020 opnår DeepL en samlet nøjagtighed på 89 % og overgår dermed sine nærmeste konkurrenter på de fleste områder.
Sammenligning af nøjagtighed: DeepL vs. Google Translate
| Kategori | Google Oversæt | DeepL |
|---|---|---|
| Håndtering af tvetydighed | 64.5% | 74.4% |
| Falske venner | 69.4% | 83.3% |
| Verbets valens | 57.4% | 91.5% |
| Ikke-verbal aftale | 90.2% | 92.7% |
| Underordning | 74.7% | 72.5% |
| Verbernes tid/aspekt/stemning | 69.0% | 71.6% |
DeepL vs. menneskelig oversættelse
Selv om DeepL er meget præcis, kommer den til kort i forhold til menneskelige oversættelser. Spørgsmål som håndtering af intertekstuelle referencer, grader af høflighed og kulturelle nuancer er fortsat områder, hvor menneskelige oversættere udmærker sig.
DeepL vs. Google Translate
En detaljeret sammenligning viser, at DeepL klarer sig bedre end Google Translate i de fleste sproglige kategorier. Tabellen nedenfor viser, hvordan begge værktøjer håndterer idiomer:
| Kategori | Google Oversæt | DeepL |
|---|---|---|
| Kontinuerlig form | 86% | 94% |
| Diskontinuerlig form | 71% | 81% |
| Kombineret form | 79% | 88% |
| Globale resultater | 70% | 78% |
DeepL udmærker sig ved at håndtere idiomer og kollokationer, men kæmper med leksikalske tvetydigheder, som vist nedenfor:
| Scenarie | Google Oversæt | DeepL |
|---|---|---|
| Leksikalsk tvetydighed | Bedre ydeevne | Svagere præstation |
| Sammensætninger | Fejloversætter "den Tisch decken" | Oversætter nøjagtigt |
Forbedring af DeepL's oversættelsesnøjagtighed
For at maksimere DeepL's oversættelsesnøjagtighed:
- Brug efterredigering: Få menneskelige oversættere til at gennemgå og finpudse maskinoversættelser.
- Udnyt lokaliseringsplatforme: Platforme som Ranktrackers værktøjer hjælper med at strømline oversættelsesworkflows for websites og dokumenter.
Hvornår skal du bruge DeepL?
DeepL er velegnet til:
- Professionelle oversættelser: Marketing, juridiske og medicinske dokumenter.
- Indhold af høj kvalitet: Hjemmesider, publikationer og tekniske vejledninger.
- Projekter i stor skala: Håndterer store mængder uden at gå på kompromis med kvaliteten.
- Oversættelser til flere sprog: Ideel til globale virksomheder med flersprogede behov.
Konklusion
DeepL er et af de mest nøjagtige maskinoversættelsesværktøjer, der findes i dag, og det overgår konkurrenter som Google Translate på vigtige områder. Selv om det ikke helt kan erstatte menneskelige oversættere, gør dets ydeevne det uvurderligt for virksomheder, der ønsker effektive og pålidelige oversættelser.
Er du stadig ikke sikker på, om DeepL er det rigtige værktøj for dig? Udforsk Ranktrackers udvalg af lokaliserings- og oversættelsesværktøjer for at forbedre din globale SEO-strategi.
