介绍
DeepL 利用深度卷积神经网络（CNN）生成高质量的翻译。CNN 传统上用于图像识别，而 DeepL 则将这一技术调整为专注于语言关系和模式。
DeepL 的五层神经网络：
- 卷积层：扫描输入文本，查找可识别的模式。
- 激活功能：识别哪些模式是重要的。
- 汇集层：浓缩数据，突出关键模式。
- 完全连接层：将模式连接起来，形成有意义的翻 译。
- 解码器层：构建最终的翻译输出。
DeepL 使用来自Linguee 的双语数据进行训练，并结合先进的网络爬虫来识别新的翻译。这种方法可确保持续改进和高准确性。
DeepL Translator 的准确性如何？
DeepL 在各种语言类别中始终保持卓越的准确性。根据 2020 年进行的一项研究，DeepL 的总体准确率达到89%，在大多数领域都优于最接近的竞争对手。
准确性比较：DeepL 与谷歌翻译
| 类别 | 谷歌翻译 | DeepL |
|---|---|---|
| 模糊处理 | 64.5% | 74.4% |
| 假朋友 | 69.4% | 83.3% |
| 动词词性 | 57.4% | 91.5% |
| 非语言协议 | 90.2% | 92.7% |
| 从属关系 | 74.7% | 72.5% |
| 动词时态/态势/语气 | 69.0% | 71.6% |
DeepL 与人工翻译
虽然 DeepL 的准确度很高，但与人工翻译相比仍有不足。在处理跨文本引用、礼貌程度和文化细微差别等问题上，人工翻译仍有优势。
DeepL 与谷歌翻译
详细比较显示，在大多数语言类别中，DeepL 都优于 Google 翻译。下表重点介绍了这两种工具是如何处理习语的：
| 类别 | 谷歌翻译 | DeepL |
|---|---|---|
| 连续形式 | 86% | 94% |
| 不连续形式 | 71% | 81% |
| 综合表格 | 79% | 88% |
| 全球成果 | 70% | 78% |
DeepL 在处理成语和搭配方面表现出色，但在处理词汇歧义方面却很吃力，如下所示：
| 场景 | 谷歌翻译 | DeepL |
|---|---|---|
| 词汇歧义 | 更好的性能 | 性能 较弱 |
| 词组 | 将 "den Tisch decken "误译为 "den Tisch decken" | 准确翻译 |
提高 DeepL 的翻译准确性
最大限度地提高 DeepL 的翻译准确性：
- 使用后期编辑：让人工译员审阅和完善机器翻译。
- 利用本地化平台：Ranktracker 工具等平台有助于简化网站和文档的翻译工作流程。
何时使用 DeepL？
DeepL 适用于
- 专业翻译：市场营销、法律和医疗文件。
- 高质量内容：网站、出版物和技术指南。
- 大型项目：在保证质量的前提下处理大量工作。
- 多语言翻译：满足全球企业多语言需求的理想选择。
结论
DeepL 是当今最准确的机器翻译工具之一，在关键领域优于谷歌翻译等竞争对手。虽然它不能完全取代人工翻译，但它的性能使其成为寻求高效可靠翻译的企业的无价之宝。
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