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：

1. 使用后期编辑：让人工译员审阅和完善机器翻译。
2. 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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