Tłumacz Google kontra DeepL. 5 zastosowań tłumaczenia maszynowego w biznesie | Sztuczna inteligencja w biznesie #8

W dobie globalizacji i transformacji cyfrowej tłumaczenie automatyczne staje się kluczem do sukcesu wielu firm. Wyobraź sobie sytuację, w której Twoja firma otrzymuje ważny dokument w języku niemieckim, a Ty potrzebujesz natychmiastowego tłumaczenia. Bariery językowe mogą stać się naprawdę poważną przeszkodą w prowadzeniu międzynarodowego biznesu. Dlatego narzędzia do tłumaczenia maszynowego stają się nieocenione. Ale który z nich będzie lepszy dla Twojej firmy? Czy wiesz, jaki program do tłumaczenia maszynowego wybrać? Czy powinieneś skorzystać z popularnego Tłumacza Google, czy nowszego, ale bardzo skutecznego DeepL? Oto dogłębna analiza.

Co to jest neuronowe tłumaczenie maszynowe?

Neuronowe tłumaczenie maszynowe to zaawansowana forma tłumaczenia, która wykorzystuje głębokie sieci neuronowe do analizowania i tłumaczenia tekstu. W przeciwieństwie do poprzednich metod, które tłumaczyły tekst według ustalonych reguł lub statystyk, neuronowe tłumaczenie maszynowe analizuje całe zdania, biorąc pod uwagę kontekst. Wykorzystują go najnowocześniejsze narzędzia, takie jak Tłumacz Google, DeepL, Microsoft Translator i Yandex.

Zalety i wady tłumaczenia maszynowego

Główną zaletą tłumaczenia maszynowego jest możliwość tworzenia płynniejszych i bardziej naturalnych tłumaczeń. Na przykład, podczas gdy wcześniejsze wersje Tłumacza Google tłumaczyły każde słowo indywidualnie, nowoczesne technologie neuronowe mogą poprawnie interpretować słowo w kontekście. Wadą jest jednak konieczność dostępu do ogromnych baz danych i zaawansowana moc obliczeniowa.

Tłumacz Google. Najpopularniejszy wybór

Tłumacz Google, uruchomiony w 2006 roku, początkowo opierał się na metodach statystycznych. Jednak dzięki inwestycjom w technologię neuronową jakość tłumaczeń znacznie się poprawiła. Obsługuje ponad 130 języków, Tłumacz Google może tłumaczyć:

• teksty – po wklejeniu do okna tłumacza w przeglądarce internetowej,
• obrazy – szczególnie przydatne przy tłumaczeniu języków posługujących się inną notacją niż język, na który tłumaczysz; obsługuje formaty .jpg, .jpeg i .png,
• pliki tekstowe – w formatach .docx, .pdf, .pptx, .xlsx
• całe strony internetowe – po wklejeniu adresu strony przetłumaczony tekst pozostaje na swoim pierwotnym miejscu.

Jest także zintegrowany z wieloma usługami Google, takimi jak przeglądarka Chrome i Dokumenty Google, dzięki czemu jest łatwo dostępny dla użytkowników na całym świecie. Możesz także skorzystać z interfejsu API, co oznacza, że ​​możesz użyć Tłumacza Google do automatycznego tłumaczenia swojej witryny lub aplikacji.

Tłumacz od Google jest dostępny na platformę internetową oraz na platformy Android i iOS. Jedną z najbardziej praktycznych funkcji Tłumacza Google jest tłumaczenie stron internetowych za pomocą adresu URL, czego nie ma jego konkurent, DeepL.

Głęboko L. Wschodząca gwiazda tłumaczeń maszynowych

DeepL szybko zyskał uznanie dzięki swojej zdolności do dostarczania tłumaczeń wyższej jakości niż konkurencja. DeepL trenuje swoje sieci neuronowe za pomocą bazy danych Linguee, co pozwala na dokładniejsze tłumaczenia. Obecnie obsługuje 28 języków i oferuje unikalne funkcje, takie jak słownik tłumaczeń i dostosowywanie tonów.

Co więcej, DeepL oferuje płatną wersję Pro, która zapewnia dodatkowe funkcje, takie jak większy limit znaków i dostęp do API. Jest dostępny w Internecie, na komputerach stacjonarnych (Mac i Windows), na platformach Android i iOS.

Tłumacz Google kontra DeepL. Porównanie

Chociaż obie platformy wykorzystują technologię neuronową, różnią się one w kilku kluczowych aspektach.

• Dokładność tłumaczenia – DeepL zazwyczaj osiąga lepsze wyniki niż Tłumacz Google w ślepych testach, szczególnie w przypadku europejskich par językowych. W testach, w których oceniano tłumaczenia, DeepL często uzyskiwał lepsze wyniki w zakresie tłumaczeń. Ponadto tłumaczenia DeepL są bardziej naturalne, szczególnie w przypadku języków europejskich.
• Obsługiwane języki – Tłumacz Google obsługuje ponad 130 języków, co czyni go zwycięzcą w tej kategorii. Natomiast DeepL obsługuje tylko ponad 30 języków. Chociaż obie usługi obejmują popularne języki, Tłumacz Google oferuje więcej opcji w przypadku mniej popularnych języków.
• Integracje/Opcje – Obie usługi oferują interfejsy internetowe do zwykłego tłumaczenia. DeepL oferuje aplikację komputerową dla systemów Windows i macOS, podczas gdy Tłumacz Google nie. Obydwa mają aplikacje mobilne. W przypadku tłumaczeń internetowych oba oferują usługi API.
• Cena – zarówno Tłumacz Google, jak i DeepL oferują bezpłatne wersje internetowe. W przypadku korzystania z API oba mają bezpłatny limit do 500 000 znaków miesięcznie. Tłumacz Google pobiera opłatę w wysokości 20 USD za milion znaków po przekroczeniu bezpłatnego limitu, natomiast DeepL ma stałą stawkę wynoszącą 5,49 USD miesięcznie plus 25 USD za milion znaków.

5 zastosowań automatycznego tłumacza w biznesie

Współczesne przedsiębiorstwa coraz częściej korzystają z tłumaczeń automatycznych. Dzięki nim możliwe jest szybkie i sprawne tłumaczenie dokumentów, stron internetowych czy komunikacji z klientami z różnych krajów.

1. Automatyczne tłumaczenie dokumentów

W świecie biznesu, gdzie czas to pieniądz, kluczowa jest szybkość tłumaczenia. Wyobraź sobie międzynarodową korporację, która codziennie otrzymuje setki dokumentów w różnych językach. Zamiast czekać dni lub tygodnie na tłumacza, możesz skorzystać z DeepL lub Tłumacza Google w celu szybkiego tłumaczenia i wstępnej analizy.


2. Lokalizacja stron internetowych i aplikacji

Dziś wielojęzyczna obecność w Internecie jest kluczem do globalnego sukcesu. Dzięki automatycznemu tłumaczeniu maszynowemu firmy mogą łatwo i szybko lokalizować swoje strony internetowe i aplikacje dla różnych rynków.

3. Tłumaczenie głosowe w czasie rzeczywistym

Technologia ta ma ogromny potencjał, szczególnie w branży turystycznej i hotelarskiej. Wyobraź sobie hotel, który wykorzystuje tłumaczenie głosowe w czasie rzeczywistym do komunikacji z gośćmi z różnych krajów. To nie tylko poprawia jakość obsługi klienta, ale także otwiera szeroko drzwi dla klientów międzynarodowych.

4. Automatyczne tłumaczenie tekstu na obrazie i filmie

W dobie mediów społecznościowych królują treści wideo. Dzięki automatycznemu tłumaczeniu napisów firmy mogą łatwo dostosować swoje treści wideo do różnych rynków. To nie tylko zwiększa zasięg, ale także angażuje międzynarodową publiczność.

Streszczenie. Teraźniejszość i przyszłość tłumaczenia automatycznego

Tłumaczenie automatyczne stało się integralną częścią biznesu w dobie globalizacji. Wybór między Tłumaczem Google a DeepL zależy od konkretnych potrzeb firmy. Jedno jest pewne: technologia tłumaczeń maszynowych będzie nadal ewoluować, oferując coraz lepsze rozwiązania dla biznesu.

W przyszłości możemy spodziewać się, że tłumaczenie maszynowe będzie sprawdzało się w coraz bardziej wyrafinowanych zastosowaniach, takich jak tłumaczenie w czasie rzeczywistym podczas wideokonferencji czy nawet automatyczne tłumaczenie myśli bezpośrednio na język, w którym chcemy się komunikować, z wykorzystaniem interfejsów mózg-komputer.

Przeczytaj więcej o AI w biznesie

Jeśli podobają Ci się nasze treści, dołącz do naszej społeczności pracowitych pszczół na Facebooku, Twitterze, LinkedIn, Instagramie, YouTube i Pintereście.

Autor: Robert Whitney

Ekspert JavaScriptu i instruktor, który szkoli działy IT. Jego głównym celem jest podnoszenie produktywności zespołu poprzez uczenie innych, jak efektywnie współpracować podczas kodowania.

Zobacz wszystkie posty

Sztuczna inteligencja w biznesie:

1. Zagrożenia i szanse AI w biznesie (część 1)
2. Zagrożenia i szanse AI w biznesie (część 2)
3. Zastosowania AI w biznesie – przegląd
4. AI i media społecznościowe – co o nas mówią?
5. Chatboty tekstowe wspomagane sztuczną inteligencją
6. Działanie i zastosowania biznesowe robotów głosowych
7. Technologia wirtualnego asystenta, czyli jak rozmawiać z AI?
8. Biznesowe NLP dziś i jutro
9. Jak sztuczna inteligencja może pomóc w BPM?
10. Czy sztuczna inteligencja zastąpi analityków biznesowych?
11. Rola AI w podejmowaniu decyzji biznesowych
12. Czym jest inteligencja biznesowa?
13. Planowanie postów w mediach społecznościowych. Jak sztuczna inteligencja może pomóc?
14. Zautomatyzowane posty w mediach społecznościowych
15. Sztuczna inteligencja w zarządzaniu treścią
16. Kreatywna sztuczna inteligencja dziś i jutro
17. Multimodalna sztuczna inteligencja i jej zastosowania w biznesie
18. Nowe interakcje. Jak sztuczna inteligencja zmienia sposób, w jaki obsługujemy urządzenia?
19. RPA i API w cyfrowej firmie
20. Nowe usługi i produkty współpracujące z AI
21. Przyszły rynek pracy i nadchodzące zawody
22. Zielona sztuczna inteligencja i sztuczna inteligencja dla Ziemi
23. EdTech. Sztuczna inteligencja w edukacji
24. Jakie są słabe strony mojego pomysłu na biznes? Sesja burzy mózgów z ChatGPT
25. Korzystanie z ChatGPT w biznesie
26. Aktorzy syntetyczni. 3 najlepsze generatory wideo AI
27. 3 przydatne narzędzia do projektowania graficznego AI. Generatywna sztuczna inteligencja w biznesie
28. 3 niesamowitych autorów AI, których musisz dziś wypróbować
29. Odkrywanie mocy sztucznej inteligencji w tworzeniu muzyki
30. Poruszanie się po nowych możliwościach biznesowych dzięki ChatGPT-4
31. Narzędzia AI dla menedżera
32. 6 niesamowitych wtyczek ChatGTP, które ułatwią Ci życie
33. 3 grafików AI. Generatywna sztuczna inteligencja dla biznesu
34. Jaka przyszłość czeka sztuczną inteligencję według McKinsey Global Institute?
35. Sztuczna inteligencja w biznesie - Wprowadzenie
36. Czym jest NLP, czyli przetwarzanie języka naturalnego w biznesie
37. Automatyczne przetwarzanie dokumentów
38. Tłumacz Google kontra DeepL. 5 zastosowań tłumaczenia maszynowego w biznesie