Google Translate vs DeepL. 5 anvendelser af maskinoversættelse til erhvervslivet | AI i erhvervslivet #8

Hvad er neural maskinoversættelse?

Neural maskinoversættelse er en avanceret form for oversættelse, der anvender dybe neurale netværk til at analysere og oversætte tekst. I modsætning til tidligere metoder, der oversatte tekst i henhold til fastsatte regler eller statistikker, analyserer neural maskinoversættelse hele sætninger og tager hensyn til konteksten. Det bruges af avancerede værktøjer som Google Translate, DeepL, Microsoft Translator og Yandex.

Fordele og ulemper ved maskinoversættelse

Den største fordel ved maskinoversættelse er dens evne til at skabe mere flydende og naturlige oversættelser. For eksempel, mens tidligere versioner af Google Translate oversatte hvert ord individuelt, kan moderne neurale teknologier korrekt fortolke ordet i konteksten. Ulempen er dog behovet for adgang til enorme databaser og avanceret computerkraft.

Google Translate. Det mest populære valg

Google Translate, der blev lanceret i 2006, stolede oprindeligt på statistiske metoder. Men takket være investeringer i neural teknologi er kvaliteten af oversættelserne forbedret betydeligt. Med støtte til mere end 130 sprog kan Google Translate oversætte:

  • tekster – når de indsættes i oversættervinduet i webbrowseren,
  • billeder – især nyttigt til at oversætte sprog, der bruger en anden notation end det sprog, du oversætter til; understøtter .jpg, .jpeg og .png formater,
  • tekstfiler – i .docx, .pdf, .pptx og .xlsx formater
  • hele websteder – efter indsættelse af sideadressen forbliver den oversatte tekst på sin oprindelige plads.

Det er også integreret med mange Google-tjenester, såsom Chrome-browseren og Google Docs, hvilket gør det let tilgængeligt for brugere over hele verden. Du kan også bruge API’en, hvilket betyder, at du kan bruge Google Translate til automatisk at oversætte dit websted eller din applikation.

Oversætteren fra Google er tilgængelig på web, Android og iOS platforme. En af Google Translate’s mest praktiske funktioner er oversættelse af websteder via URL, noget som dens konkurrent, DeepL, ikke har.

DeepL. Stigende stjerne inden for maskinoversættelse

DeepL har hurtigt opnået anerkendelse for sin evne til at levere oversættelser af højere kvalitet end sine konkurrenter. DeepL træner sine neurale netværk med Linguee-databasen, hvilket muliggør mere præcise oversættelser. Det understøtter i øjeblikket 28 sprog og tilbyder unikke funktioner som en oversættelsesordbog og tonejustering.

Desuden tilbyder DeepL en betalt Pro-version, der giver yderligere funktioner som en større tegngrænse og API-adgang. Det er tilgængeligt på web, desktop (Mac og Windows), Android og iOS platforme.

Google Translate vs DeepL. Sammenligning

Selvom begge platforme anvender neural teknologi, adskiller de sig i flere nøgleaspekter.

  • Oversættelsesnøjagtighed – DeepL scorer typisk bedre end Google Translate i blindtest, især for europæiske sprogpar. I tests, hvor oversættelser blev evalueret, havde DeepL ofte bedre oversættelsesresultater. Derudover er DeepL-oversættelser mere naturlige, især for europæiske sprog.
  • Understøttede sprog – Google Translate understøtter mere end 130 sprog, hvilket gør det til vinderen i denne kategori. I kontrast understøtter DeepL kun mere end 30 sprog. Selvom begge tjenester dækker populære sprog, tilbyder Google Translate flere muligheder for mindre populære sprog.
  • Integrationer/Valgmuligheder – Begge tjenester tilbyder webgrænseflader til casual oversættelse. DeepL tilbyder en desktop-app til Windows og macOS, mens Google Translate ikke gør. Begge har mobilapps. Til weboversættelse tilbyder begge API-tjenester.
  • Pris – Både Google Translate og DeepL tilbyder gratis webversioner. Når API’en bruges, har begge en gratis grænse på op til 500.000 tegn pr. måned. Google Translate opkræver $20 pr. million tegn, efter at den gratis grænse er overskredet, mens DeepL har en fast sats på $5,49 pr. måned plus $25 pr. million tegn.

5 anvendelser af automatisk oversætter til erhvervslivet

Moderne virksomheder udnytter i stigende grad automatisk oversættelse. Takket være dem er det muligt hurtigt og effektivt at oversætte dokumenter, websteder eller kommunikation med kunder fra forskellige lande.

  1. Automatisk oversættelse af dokumenter
  2. I erhvervslivet, hvor tid er penge, er hastigheden af oversættelsen nøglen. Forestil dig en multinational virksomhed, der modtager hundreder af dokumenter på forskellige sprog hver dag. I stedet for at vente dage eller uger på en oversætter, kan du drage fordel af DeepL eller Google Translate til hurtig oversættelse og foreløbig analyse.

  3. Lokalisering af websteder og applikationer
  4. I dag er en flersproget online tilstedeværelse nøglen til global succes. Med automatisk maskinoversættelse kan virksomheder nemt og hurtigt lokalisere deres websteder og applikationer til forskellige markeder.

  5. Real-time stemmeoversættelse
  6. Denne teknologi har stort potentiale, især inden for rejse- og hotelbranchen. Forestil dig et hotel, der bruger real-time stemmeoversættelse til at kommunikere med gæster fra forskellige lande. Dette forbedrer ikke kun kundeoplevelsen, men åbner også døren vidt for internationale kunder.

  7. Automatisk oversættelse af tekst på billede og video
  8. I sociale mediers tidsalder er videoindhold konge. Med automatisk undertekstoversættelse kan virksomheder nemt tilpasse deres videoindhold til forskellige markeder. Dette øger ikke kun rækkevidden, men engagerer også internationale publikum.

Sammenfatning. Nutiden og fremtiden for automatisk oversættelse

Automatisk oversættelse er blevet en integreret del af erhvervslivet i globaliseringens tidsalder. Valget mellem Google Translate og DeepL afhænger af en virksomheds specifikke behov. Én ting er sikker: Maskinoversættelsesteknologi vil fortsætte med at udvikle sig og tilbyde bedre og bedre løsninger til erhvervslivet.

I fremtiden kan vi forvente, at maskinoversættelse vil fungere i stadig mere sofistikerede applikationer, såsom real-time oversættelse under videokonferencer eller endda automatisk oversættelse af tanker direkte til det sprog, vi ønsker at kommunikere på, ved hjælp af hjerne-computer-grænseflader.

Læs mere om AI i erhvervslivet

Hvis du kan lide vores indhold, så bliv en del af vores travle bier-fællesskab på Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest.

Robert Whitney

JavaScript-ekspert og instruktør, der coacher IT-afdelinger. Hans hovedmål er at hæve teamproduktiviteten ved at lære andre, hvordan man effektivt samarbejder, mens man koder.

View all posts →

Robert Whitney

JavaScript-ekspert og instruktør, der coacher IT-afdelinger. Hans hovedmål er at hæve teamproduktiviteten ved at lære andre, hvordan man effektivt samarbejder, mens man koder.

Share
Published by
Robert Whitney

Recent Posts

AI’s rolle i indholdsmoderation | AI i erhvervslivet #129

Virksomheder kæmper med at håndtere en stor mængde indhold, der offentliggøres online, fra sociale medieindlæg…

4 months ago

Sentimentanalyse med AI. Hvordan hjælper det med at drive forandring i erhvervslivet? | AI i erhvervslivet #128

I en tid med digital transformation har virksomheder adgang til en hidtil uset mængde data…

4 months ago

AI videoproduktion. Nye horisonter inden for videoinholdproduktion for virksomheder | AI i erhvervslivet #126

Forestil dig en verden, hvor dit firma kan skabe engagerende, personlige videoer til enhver lejlighed…

4 months ago

LLMOps, eller hvordan man effektivt håndterer sprogmodeller i en organisation | AI i erhvervslivet #125

For fuldt ud at udnytte potentialet i store sprogmodeller (LLMs) skal virksomheder implementere en effektiv…

4 months ago

Automatisering eller augmentation? To tilgange til AI i en virksomhed | AI i erhvervslivet #124

I 2018 havde Unilever allerede påbegyndt en bevidst rejse for at balancere automatiserings- og augmenteringsevner.…

4 months ago