Intro
DeepL använder djupa CNN (convolutional neural networks) för att generera översättningar av hög kvalitet. CNN används traditionellt för bildigenkänning, men DeepL har anpassat denna teknik för att fokusera på språkliga relationer och mönster.
De fem skikten i DeepL:s neurala nätverk:
- Konvolutionellt lager: Skannar inmatad text efter igenkännbara mönster.
- Aktiveringsfunktion: Identifierar vilka mönster som är signifikanta.
- Pooling Layer: Kondenserar data för att lyfta fram viktiga mönster.
- Fullständigt anslutet lager: Kopplar samman mönster för att skapa meningsfulla översättningar.
- Avkodningslager: Konstruerar den slutliga översatta utmatningen.
DeepL tränas med hjälp av tvåspråkiga data från Linguee, i kombination med en avancerad webbsökare som identifierar nya översättningar. Detta tillvägagångssätt säkerställer kontinuerlig förbättring och hög noggrannhet.
Hur exakt är DeepL Translator?
DeepL levererar konsekvent exceptionell noggrannhet i olika språkliga kategorier. Enligt en studie som genomfördes 2020 uppnår DeepL en total träffsäkerhet på 89% och överträffar därmed sina närmaste konkurrenter på de flesta områden.
Jämförelse av noggrannhet: DeepL vs. Google Translate
| Kategori | Google Översätt | DeepL |
|---|---|---|
| Hantering av tvetydigheter | 64.5% | 74.4% |
| Falska vänner | 69.4% | 83.3% |
| Verbets valens | 57.4% | 91.5% |
| Icke-verbal överenskommelse | 90.2% | 92.7% |
| Underordnande | 74.7% | 72.5% |
| Verbets tempus/aspekt/stämning | 69.0% | 71.6% |
DeepL vs. mänsklig översättning
Även om DeepL är mycket träffsäkert kommer det till korta jämfört med mänskliga översättningar. Frågor som hantering av intertextuella referenser, artighetsgrader och kulturella nyanser är fortfarande områden där mänskliga översättare utmärker sig.
DeepL vs. Google Translate
En detaljerad jämförelse visar att DeepL överträffar Google Translate i de flesta lingvistiska kategorier. Tabellen nedan visar hur de båda verktygen hanterar idiom:
| Kategori | Google Översätt | DeepL |
|---|---|---|
| Kontinuerlig form | 86% | 94% |
| Diskontinuerlig form | 71% | 81% |
| Kombinerad form | 79% | 88% |
| Globala resultat | 70% | 78% |
DeepL är bra på att hantera idiom och kollokationer men har svårt för lexikal tvetydighet, vilket framgår nedan:
| Scenario | Google Översätt | DeepL |
|---|---|---|
| Lexikal tvetydighet | Bättre prestanda | Svagare prestanda |
| Kollokationer | Felöversätter "den Tisch decken" | Översätter korrekt |
Förbättring av DeepL:s översättningsnoggrannhet
För att maximera DeepL:s översättningsnoggrannhet:
- Använd efterredigering: Låt mänskliga översättare granska och förbättra maskinöversättningar.
- Utnyttja plattformar för lokalisering: Plattformar som Ranktrackers verktyg hjälper till att effektivisera arbetsflödena för översättning av webbplatser och dokument.
När ska du använda DeepL?
DeepL är lämplig för:
- Professionella översättningar: Marknadsföring, juridiska och medicinska dokument.
- Högkvalitativt innehåll: Webbplatser, publikationer och tekniska guider.
- Storskaliga projekt: Hanterar stora volymer utan att kompromissa med kvaliteten.
- Översättningar till flera språk: Perfekt för globala företag med flerspråkiga behov.
Slutsats
DeepL är ett av de mest exakta maskinöversättningsverktygen som finns idag och överträffar konkurrenter som Google Translate på viktiga områden. Även om det inte helt kan ersätta mänskliga översättare, gör dess prestanda det ovärderligt för företag som vill ha effektiva och tillförlitliga översättningar.
Är du fortfarande osäker på om DeepL är rätt verktyg för dig? Utforska Ranktrackers utbud av lokaliserings- och översättningsverktyg för att förbättra din globala SEO-strategi.
