소개
DeepL 은 심층 컨볼루션 신경망(CNN) 을 활용하여 고품질 번역을 생성합니다. CNN은 전통적으로 이미지 인식에 사용되었지만 DeepL 은 이 기술을 언어 관계와 패턴에 초점을 맞추도록 조정했습니다.
DeepL 신경망의 다섯 가지 레이어:
- 컨볼루션 레이어: 입력 텍스트를 스캔하여 인식 가능한 패턴을 찾습니다.
- 활성화 기능: 어떤 패턴이 중요한지 식별합니다.
- 풀링 레이어: 데이터를 압축하여 주요 패턴을 강조 표시합니다.
- 완전히 연결된 레이어: 패턴을 연결하여 의미 있는 번역을 형성합니다.
- 디코더 레이어: 최종 번역된 출력을 구성합니다.
DeepL 은 새로운 번역을 식별하는 고급 웹 크롤러와 결합된 Linguee의 이중 언어 데이터를 사용하여 학습됩니다. 이 접근 방식은 지속적인 개선과 높은 정확도를 보장합니다.
DeepL 번역기는 얼마나 정확한가요?
DeepL 은 다양한 언어 범주에서 지속적으로 탁월한 정확도를 제공합니다. 2020년에 실시한 연구에 따르면 DeepL 은 전체 정확도 89%를 달성하여 대부분의 영역에서 가장 가까운 경쟁사보다 우수한 성능을 보였습니다.
정확도 비교: DeepL 대 Google 번역
| 카테고리 | Google 번역 | DeepL |
|---|---|---|
| 모호성 처리 | 64.5% | 74.4% |
| 거짓 친구 | 69.4% | 83.3% |
| 동사 원치 | 57.4% | 91.5% |
| 비언어적 동의 | 90.2% | 92.7% |
| 종속성 | 74.7% | 72.5% |
| 동사 시제/시제/분위기 | 69.0% | 71.6% |
DeepL 대 인간 번역
DeepL 은 매우 정확하지만 사람 번역에 비해서는 부족합니다. 텍스트 간 참조 처리, 공손함의 정도, 문화적 뉘앙스 등의 문제는 여전히 인간 번역가가 뛰어난 영역으로 남아 있습니다.
DeepL 대 Google 번역
자세히 비교해보면 DeepL 이 대부분의 언어 범주에서 Google 번역보다 성능이 뛰어납니다. 아래 표는 두 도구가 관용구를 처리하는 방식을 강조합니다:
| 카테고리 | Google 번역 | DeepL |
|---|---|---|
| 연속 양식 | 86% | 94% |
| 불연속 양식 | 71% | 81% |
| 결합된 양식 | 79% | 88% |
| 글로벌 결과 | 70% | 78% |
DeepL 관용구와 연어 처리에는 탁월하지만 어휘의 모호성에는 어려움을 겪고 있습니다:
| 시나리오 | Google 번역 | DeepL |
|---|---|---|
| 어휘 모호성 | 성능 향상 | 성능 약화 |
| 코디 | "덴 티쉬 데크"를 잘못 번역했습니다. | 정확한 번역 |
DeepL 번역 정확도 개선하기
DeepL 의 번역 정확도를 극대화하려면:
- 사후 편집을 사용하세요: 인간 번역사가 기계 번역을 검토하고 수정하도록 합니다.
- 로컬라이제이션 플랫폼을 활용하세요: Ranktracker의 도구와 같은 플랫폼은 웹사이트와 문서의 번역 워크플로우를 간소화하는 데 도움이 됩니다.
DeepL 언제 사용해야 하나요?
DeepL 에 적합합니다:
- 전문 번역: 마케팅, 법률 및 의료 문서.
- 고품질 콘텐츠: 웹사이트, 출판물 및 기술 가이드.
- 대규모 프로젝트: 품질 저하 없이 많은 양을 처리합니다.
- 다국어 번역: 다국어 요구 사항이 있는 글로벌 비즈니스에 이상적입니다.
결론
DeepL 은 현재 가장 정확한 기계 번역 도구 중 하나로, 주요 영역에서 Google 번역과 같은 경쟁사보다 뛰어난 성능을 자랑합니다. 인간 번역가를 완전히 대체할 수는 없지만, 효율적이고 신뢰할 수 있는 번역을 원하는 기업에게는 매우 유용한 도구입니다.
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