Intro
DeepL bruker dype konvolusjonale nevrale nettverk (CNN) til å generere oversettelser av høy kvalitet. CNN brukes tradisjonelt til bildegjenkjenning, men DeepL har tilpasset denne teknologien til å fokusere på språklige relasjoner og mønstre.
De fem lagene i DeepLs nevrale nettverk:
- Konvolusjonslag: Skanner inndatateksten etter gjenkjennelige mønstre.
- Aktiveringsfunksjon: Identifiserer hvilke mønstre som er viktige.
- Sammenslåingslag: Kondenserer data for å fremheve viktige mønstre.
- Fullt tilkoblet lag: Kobler sammen mønstre for å danne meningsfulle oversettelser.
- Dekoderlag: Konstruerer den endelige oversatte utdataen.
DeepL er opplært ved hjelp av tospråklige data fra Linguee, kombinert med en avansert webcrawler som identifiserer nye oversettelser. Denne tilnærmingen sikrer kontinuerlig forbedring og høy nøyaktighet.
Hvor nøyaktig er DeepL Translator?
DeepL leverer konsekvent eksepsjonell nøyaktighet på tvers av ulike språklige kategorier. Ifølge en studie som ble gjennomført i 2020, oppnår DeepL en samlet treffsikkerhet på 89 %, noe som er bedre enn de nærmeste konkurrentene på de fleste områder.
Sammenligning av nøyaktighet: DeepL vs. Google Translate
| Kategori | Google Translate | DeepL |
|---|---|---|
| Håndtering av tvetydighet | 64.5% | 74.4% |
| Falske venner | 69.4% | 83.3% |
| Verbets valens | 57.4% | 91.5% |
| Ikke-verbal enighet | 90.2% | 92.7% |
| Underordning | 74.7% | 72.5% |
| Verbets tid/aspekt/stemning | 69.0% | 71.6% |
DeepL vs. menneskelig oversettelse
Selv om DeepL er svært nøyaktig, kommer den til kort sammenlignet med menneskelige oversettelser. Problemer som håndtering av intertekstuelle referanser, høflighetsgrader og kulturelle nyanser er fortsatt områder der menneskelige oversettere utmerker seg.
DeepL vs. Google Translate
En detaljert sammenligning viser at DeepL utkonkurrerer Google Translate i de fleste språklige kategorier. Tabellen nedenfor viser hvordan begge verktøyene håndterer idiomer:
| Kategori | Google Translate | DeepL |
|---|---|---|
| Kontinuerlig form | 86% | 94% |
| Diskontinuerlig form | 71% | 81% |
| Kombinert skjema | 79% | 88% |
| Globale resultater | 70% | 78% |
DeepL utmerker seg i håndtering av idiomer og kollokasjoner, men sliter med leksikalske tvetydigheter, som vist nedenfor:
| Scenario | Google Translate | DeepL |
|---|---|---|
| Leksikalsk tvetydighet | Bedre ytelse | Svakere ytelse |
| Kollokasjoner | Feil oversettelse av "den Tisch decken" | Nøyaktig oversettelse |
Forbedring av DeepL's oversettelsesnøyaktighet
For å maksimere DeepLs oversettelsesnøyaktighet:
- Bruk etterredigering: Få menneskelige oversettere til å gå gjennom og forbedre maskinoversettelsene.
- Utnytt lokaliseringsplattformer: Plattformer som Ranktrackers verktøy bidrar til å effektivisere arbeidsflyten for oversettelse av nettsteder og dokumenter.
Når bør du bruke DeepL?
DeepL er egnet for:
- Profesjonelle oversettelser: Markedsføring, juridiske og medisinske dokumenter.
- Innhold av høy kvalitet: Nettsteder, publikasjoner og tekniske veiledninger.
- Prosjekter i stor skala: Håndterer store volumer uten at det går på bekostning av kvaliteten.
- Oversettelser til flere språk: Ideell for globale virksomheter med flerspråklige behov.
Konklusjon
DeepL er et av de mest nøyaktige maskinoversettelsesverktøyene som finnes på markedet i dag, og utkonkurrerer konkurrenter som Google Translate på viktige områder. Selv om det ikke kan erstatte menneskelige oversettere fullt ut, er det uvurderlig for bedrifter som ønsker effektive og pålitelige oversettelser.
Er du fortsatt usikker på om DeepL er det rette verktøyet for deg? Utforsk Ranktrackers utvalg av lokaliserings- og oversettelsesverktøy for å forbedre din globale SEO-strategi.
