全球扩张为任何公司提供了激动人心的机会,但跨文化接触新受众则面临着独特的挑战。 成功取决于消除语言障碍并与目标市场建立真正的联系。 这不仅仅是简单的逐字翻译——它需要传达正确的文化背景和语气,以确保您的品牌与母语人士产生共鸣。

尽管存在这些复杂性,许多人仍然求助于谷歌翻译来快速寻求解决方案。 虽然它可以达到令人印象深刻的准确率(有时超过 94%) ,但其对商业翻译和本地化的有效性取决于语言、句子结构和具体情况。

那么,谷歌翻译对您的网站和其他公司材料的本地化有多准确? 在某些情况下,人工翻译或其他翻译工具(或多种翻译工具)可能更可靠。

要了解谷歌的翻译准确性,首先要探索其背后的技术。

Google 翻译如何运作?

谷歌于 2006 年推出了机器翻译工具谷歌翻译,最初依靠统计机器翻译 (SMT) 方法来处理文本。 早期版本虽然对于基本翻译很有效,但对于较长和较复杂的句子却很吃力。 2016 年,谷歌推出了由人工智能 (AI) 驱动的神经机器翻译 (NMT),通过分析上下文中的整个句子显著提高了翻译准确性。

SMT 通过分析大型双语文本数据库并识别统计模式来使用翻译模型、语言模型和重新排序模型来生成翻译。 虽然该方法可以通过关注概率来处理更简单的翻译,但由于它依赖逐字或逐短语的翻译,缺乏完全掌握句子上下文或含义的能力,因此在处理复杂句子时往往会产生不准确的结果。

例如,假设您正在尝试将“我今天要去银行”从英语翻译成法语。 无需理解整个上下文,SMT 就会将句子分成几个较小的部分,根据双语文本数据库中的统计概率逐字或逐短语地进行翻译。 “银行”一词的模糊性带来了挑战:在法语中,“银行”可以翻译为“banque”(金融机构)或“berge”(河岸)。 如果您的数据集主要引用金融机构,那么即使您指的是用于钓鱼的河岸,SMT 也可能会错误地选择“banque”,从而导致翻译不准确。

SMT 还依赖于特定语言对的平行翻译文档的可用性。 当针对特定语言组合的翻译资源较少时,准确性就会受到影响。

2016 年,谷歌发布了彻底改变数字翻译的谷歌神经机器翻译 (GNMT) 框架,这一切都发生了改变。 GNMT 分析整个句子的上下文和含义,产生更准确的翻译,更好地反映母语人士使用的自然语音模式和习语。

GNMT 借鉴了开源和专有语言数据集的混合,其中包括人工翻译和数字语言资源。 这个全面的数据集使系统能够识别文体模式和上下文细微差别,从而显著提高翻译的准确性。 通过结合俚语和习语,GNMT 将广泛使用的语言对(例如英语到西班牙语)的翻译错误减少了 55%–85%

有了 GNMT,谷歌翻译不再依赖中间语言,可以实现 130 多种语言对之间的直接翻译。 这一进步显著提高了翻译速度和准确性。

谷歌翻译有多好? 实际应用和有效性

在日常情况下,例如随意交谈或基本旅行需求(例如辨认街道标志或餐馆菜单),谷歌翻译通常可以很好地发挥作用。 但在深入的商业背景下,谷歌翻译的准确度有多高?

这主要取决于语言对和翻译的复杂性。 加州大学洛杉矶分校医学中心2021 年的一项研究发现,GNMT 的翻译在 82.5% 的情况下保留了原文含义。 然而,谷歌翻译的准确率在 55% 到 94% 之间,取决于所涉及的具体语言。

谷歌翻译对欧洲主要语言群体的准确率

语言 准确性
西班牙语 90%+
法语 80%-90%
德语 80%-90%
意大利语 80%-90%
葡萄牙语 70%-80%
荷兰语 70%-80%
瑞典 70%-80%
挪威 60-70%
丹麦语 60%-70%
芬兰 60-70%
捷克语 50%-60%
抛光 50%-60%

对于非欧洲语言,由于语言资源有限和数据不足,谷歌翻译的准确性往往会大幅下降。 2019 年的一项研究表明,将语言转换为英语时,80% 的翻译都是错误的,其中包括:

  • Cebuano
  • 格鲁吉亚
  • 库尔德
  • 拉丁
  • 马来西亚
  • 毛利人
  • Nepali
  • 波斯语
  • Punjabi
  • Urdu
  • 乌兹别克语

考虑到谷歌翻译对于某些语言的源数据有限,这并不奇怪。 该工具在翻译英语、中文或西班牙语等广泛使用的语言的结构化文本(例如官方文件或简单的说明)时表现出色。 然而,在将用户生成的内容或日常表达从英语翻译成其他语言时,其准确率显著下降至 72% 左右

了解翻译类型:何时应该选择谷歌翻译?

Google 翻译的准确性因意图、风格和受众而异。 它非常适合翻译:

  • 低可见度的文本。
  • 简短、直接的句子。
  • 重复的指导性副本,例如简单的故障排除指南。
  • 产品评论、知识库和论坛等内容,读者不一定期望语法或拼写完美。

但是,在以下情况下,您可能需要考虑使用其他翻译工具或服务:

  • 内容包括需要上下文来传达含义的习语表达,尤其是对于以母语为母语的人来说。
  • 目标语言缺少某些口语短语或单词的直接对应词。
  • 使用谷歌翻译作为词典——逐字翻译可能无法捕捉作者的意图。
  • 该来源不遵循标准语法惯例。
  • 文字中包含讽刺或反讽。

在这些情况下,谷歌翻译可能无法理解原始语言的细微差别,从而导致语法错误或信息不一致,从而忽略目标受众的文化背景。

探索 Google 翻译的替代品:Smartling 的神经机器翻译 (NMT) 中心

Google 翻译有多种替代方案,每种方案都提供独特的功能和优势,以满足不同的翻译需求,其中包括:

  • DeepL:该平台使用与谷歌翻译类似的机器翻译方法,但据称由于其注重上下文和细微差别,因此需要人工翻译的编辑更少。 目前支持28种语言。
  • Amazon Translate:亚马逊通过其“主动自定义翻译”(ACT)功能整合自定义并行数据(源语言和目标语言的文本示例),在上下文准确性方面表现出色。 在一项研究中,它将英中双语评估(BLEU)分数提高了 6.5%。 Amazon Translate 目前提供 75 种语言的翻译服务。
  • Microsoft Translate:微软的翻译服务在 111 种语言中始终表现良好。 其中,它可以处理文本、语音、图像、文本转语音、多设备对话,并以中文、德语和西班牙语等20 多种语言离线操作。

虽然没有一家机器翻译提供商在完全准确性方面脱颖而出成为权威领导者,但这并不意味着您只能在人工翻译和机器翻译之间进行选择。 Smartling 提供了第三种选择——将两者结合为一个工作流程。

Smartling 的NMT Hub并不依赖单一的 MT 引擎,而是使用 AI 为特定工作选择最佳的 MT 引擎 - Google、DeepL、亚马逊、微软或其他引擎。 然后,专业语言学家审查和完善内容,以确保词汇、语法和文化背景的准确性

借助 Smartling,您可以受益于人工智能的效率与人类专业知识的精确度,确保为您的企业提供最好的翻译。

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吸引全球受众不仅仅需要翻译文字,还需要能够与潜在客户产生共鸣的内容,吸引他们的注意力和情感。 成功的翻译不仅传达信息,还传达产品背后的情感和愿景。

虽然谷歌翻译是一种流行的解决方案,具有令人印象深刻的准确性,但它可能并不适合每一种业务需求。 根据语言的不同,其他 MT 引擎或翻译工具可能更适合您的特定要求。

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