W erze globalizacji i cyfrowej transformacji, automatyczne t艂umaczenie staje si臋 kluczem do sukcesu wielu firm. Wyobra藕 sobie sytuacj臋, w kt贸rej Twoja firma otrzymuje wa偶ny dokument w j臋zyku niemieckim, a Ty potrzebujesz natychmiastowego t艂umaczenia. Bariery j臋zykowe mog膮 sta膰 si臋 naprawd臋 powa偶n膮 przeszkod膮 w prowadzeniu mi臋dzynarodowego biznesu. Dlatego narz臋dzia do t艂umaczenia maszynowego staj膮 si臋 nieocenione. Ale kt贸re z nich jest lepsze dla Twojego biznesu? Czy wiesz, kt贸rego t艂umacza maszynowego wybra膰? Czy wykorzysta膰 popularny Google Translate, czy mo偶e nowszy, ale bardzo skuteczny DeepL? Oto dog艂臋bna analiza.

T艂umaczenia maszynowe dla biznesu 鈥� om贸wione zagadnienia:

Co to jest neuronowe t艂umaczenie maszynowe?

Neuronowe t艂umaczenie maszynowe to zaawansowana forma t艂umaczenia, kt贸ra wykorzystuje g艂臋bokie sieci neuronowe do analizy i t艂umaczenia tekstu. W przeciwie艅stwie do wcze艣niejszych metod, kt贸re t艂umaczy艂y tekst wed艂ug ustalonych regu艂 lub statystyk, neuronowe t艂umaczenie maszynowe analizuje ca艂e zdania, uwzgl臋dniaj膮c kontekst. Korzystaj膮 z niego najnowocze艣niejsze narz臋dzia takie jak Google Translate, DeepL, Microsoft Translator czy Yandex.

Zalety i wady t艂umaczenia maszynowego

G艂贸wn膮 zalet膮 t艂umaczenia maszynowego jest zdolno艣膰 do tworzenia bardziej p艂ynnych i naturalnych translacji. Na przyk艂ad, podczas gdy wcze艣niejsze wersje Google Translate t艂umaczy艂y ka偶de s艂owo z osobna, nowoczesne technologie neuronowe s膮 w stanie poprawnie zinterpretowa膰 to s艂owo w kontek艣cie. Wad膮 jest natomiast konieczno艣膰 dost臋pu do ogromnych baz danych i zaawansowanej mocy obliczeniowej.

Google Translate. Najpopularniejszy wyb贸r

Google Translate, uruchomiony w 2006 roku, pocz膮tkowo opiera艂 si臋 na metodach statystycznych. Jednak dzi臋ki inwestycjom w technologie neuronowe, jako艣膰 t艂umacze艅 znacz膮co si臋 poprawi艂a. Obs艂uguj膮c ponad 130 j臋zyk贸w, Google Translate jest w stanie t艂umaczy膰:

  • teksty – po wklejeniu w okno translatora w przegl膮darce internetowej,
  • obrazy – szczeg贸lnie przydatne w przypadku t艂umaczenia j臋zyk贸w pos艂uguj膮cych si臋 innym zapisem ni偶 j臋zyk, na kt贸ry dokonujemy translacji; obs艂uguje formaty .jpg, .jpeg, i .png,
  • pliki tekstowe – w formatach .docx, .pdf, .pptx, oraz .xlsx
  • ca艂e strony internetowe – po wklejeniu adresu strony t艂umaczony tekst pozostaje w pierwotnym miejscu.

Jest r贸wnie偶 zintegrowany z wieloma us艂ugami Google, takimi jak przegl膮darka Chrome czy Google Docs, co czyni go 艂atwo dost臋pnym dla u偶ytkownik贸w na ca艂ym 艣wiecie. Mo偶na tak偶e korzysta膰 z API, czyli wykorzysta膰 Google Translate do automatycznego t艂umaczenia swojej strony czy aplikacji.

Translator od Googla jest dost臋pny na platformach internetowych, Android i iOS. Jedn膮 z najbardziej praktycznych funkcji Google Translate jest t艂umaczenie stron internetowych poprzez URL, czego nie posiada jego konkurent, DeepL.

DeepL. Wschodz膮ca gwiazda t艂umaczenia maszynowego

DeepL bardzo szybko zdoby艂 uznanie za swoj膮 zdolno艣膰 do dostarczania t艂umacze艅 o wy偶szej jako艣ci ni偶 konkurenci. DeepL trenuje swoje sieci neuronowe wykorzystuj膮c baz臋 danych Linguee, co pozwala na bardziej precyzyjne t艂umaczenia. W tej chwili obs艂uguje 28 j臋zyk贸w i oferuje unikalne funkcje, takie jak s艂ownik t艂umacze艅 i dostosowywanie tonu.

Co wi臋cej, DeepL oferuje p艂atn膮 wersj臋 Pro, kt贸ra zapewnia dodatkowe funkcje, takie jak wi臋kszy limit znak贸w i dost臋p do API. Jest dost臋pny na platformach internetowych, desktopowych (Mac i Windows), Android i iOS.

Google Translate vs DeepL. Por贸wnanie

Chocia偶 obie platformy wykorzystuj膮 technologie neuronowe, r贸偶ni膮 si臋 w kilku kluczowych aspektach.

  • Dok艂adno艣膰 t艂umaczenia – DeepL zazwyczaj osi膮ga lepsze wyniki ni偶 Google Translate w testach 艣lepych, zw艂aszcza dla par j臋zyk贸w europejskich. W testach, w kt贸rych oceniano t艂umaczenia, DeepL cz臋sto mia艂 lepsze wyniki t艂umaczenia. Ponadto t艂umaczenia DeepL s膮 bardziej naturalne, zw艂aszcza dla j臋zyk贸w europejskich.
  • Obs艂ugiwane j臋zyki – Google Translate obs艂uguje ponad 130 j臋zyk贸w, co czyni go zwyci臋zc膮 w tej kategorii. W przeciwie艅stwie do tego DeepL obs艂uguje tylko ponad 30 j臋zyk贸w. Chocia偶 obie us艂ugi obejmuj膮 popularne j臋zyki, Google Translate oferuje wi臋cej opcji dla mniej popularnych j臋zyk贸w.
  • Integracje/Opcje – Obie us艂ugi oferuj膮 interfejsy internetowe dla przypadkowego t艂umaczenia. DeepL oferuje aplikacj臋 na pulpit dla system贸w Windows i macOS, podczas gdy Google Translate nie. Obie maj膮 aplikacje mobilne. Do t艂umaczenia stron internetowych obie oferuj膮 us艂ugi API.
  • Cena – Zar贸wno Google Translate, jak i DeepL oferuj膮 darmowe wersje internetowe. W przypadku korzystania z API obie maj膮 darmowy limit do 500 000 znak贸w miesi臋cznie. Google Translate pobiera op艂at臋 w wysoko艣ci 20 dolar贸w za ka偶dy milion znak贸w po przekroczeniu darmowego limitu, podczas gdy DeepL ma sta艂膮 stawk臋 5,49 dolar贸w miesi臋cznie plus 25 dolar贸w za milion znak贸w.

5 zastosowa艅 automatycznego t艂umacza dla biznesu

Wsp贸艂czesny biznes coraz cz臋艣ciej korzysta z automatycznych t艂umacze艅. Dzi臋ki nim mo偶liwe jest szybkie i efektywne przek艂adanie 诲辞办耻尘别苍迟贸飞, stron internetowych czy komunikacji z klientami z r贸偶nych kraj贸w.

  1. Automatyczne t艂umaczenie 诲辞办耻尘别苍迟贸飞

    2. W 艣wiecie biznesu, gdzie czas to pieni膮dz, szybko艣膰 t艂umaczenia jest kluczem. Wyobra藕 sobie mi臋dzynarodow膮 korporacj臋, kt贸ra codziennie otrzymuje setki 诲辞办耻尘别苍迟贸飞 w r贸偶nych j臋zykach. Zamiast czeka膰 dni lub tygodnie na t艂umacza, mo偶na u偶y膰 DeepL lub Google Translate do szybkiego przet艂umaczenia i wst臋pnej analizy.

  2. Lokalizacja stron internetowych i aplikacji

    3. W dzisiejszych czasach wieloj臋zyczna obecno艣膰 online jest kluczem do globalnego sukcesu. Dzi臋ki automatycznemu t艂umaczeniu, firmy mog膮 艂atwo i szybko lokalizowa膰 swoje strony internetowe i aplikacje dla r贸偶nych rynk贸w.

  3. T艂umaczenie g艂osowe w czasie rzeczywistym

    4. Technologia ta ma ogromny potencja艂, zw艂aszcza w sektorze turystycznym i hotelarskim. Wyobra藕 sobie hotel, kt贸ry korzysta z t艂umaczenia g艂osowego w czasie rzeczywistym, aby komunikowa膰 si臋 z go艣膰mi z r贸偶nych kraj贸w. To nie tylko poprawia do艣wiadczenie klienta, ale tak偶e szeroko otwiera drzwi dla mi臋dzynarodowych klient贸w.

  4. Automatyczna translacja tekstu na obrazie i wideo

    5. W erze medi贸w spo艂eczno艣ciowych, tre艣ci wideo s膮 kr贸lem. Dzi臋ki automatycznemu t艂umaczeniu napis贸w, firmy mog膮 艂atwo dostosowa膰 swoje tre艣ci wideo do r贸偶nych rynk贸w. To nie tylko zwi臋ksza zasi臋g, ale tak偶e anga偶uje mi臋dzynarodow膮 publiczno艣膰.

Podsumowanie. Tera藕niejszo艣膰 i przysz艂o艣膰 automatycznego t艂umaczenia

Automatyczne t艂umaczenie sta艂o si臋 nieod艂膮cznym elementem biznesu w erze globalizacji. Wyb贸r mi臋dzy Google Translate a DeepL zale偶y od konkretnych potrzeb firmy. Jedno jest pewne: technologia t艂umaczenia maszynowego b臋dzie nadal si臋 rozwija膰, oferuj膮c coraz lepsze rozwi膮zania dla biznesu.

W przysz艂o艣ci mo偶emy spodziewa膰 si臋, 偶e t艂umaczenie maszynowe b臋dzie wykorzystywane w coraz bardziej zaawansowanych aplikacjach, takich jak t艂umaczenie w czasie rzeczywistym podczas wideokonferencji czy nawet automatyczne t艂umaczenie my艣li bezpo艣rednio na j臋zyk, w kt贸rym chcemy si臋 komunikowa膰, za pomoc膮 interfejs贸w m贸zg-komputer.

Automatyczny t艂umacz to nie jedyne mo偶liwo艣ci AI, przeczytaj tak偶e: Czatboty tekstowe wspomagane przez AI

Je艣li podobaj膮 Ci si臋 tre艣ci, kt贸re tworzymy, sprawd藕 r贸wnie偶:

Google Translate vs DeepL. 5 zastosowa艅 t艂umaczenia maszynowego dla biznesu | AI in business #8 marta matylda kania avatarbackground

Autor: Marta Matylda Kania

Za艂o偶ycielka Superpowered by AI. Opracowuje dla biznesu procesy tworzenia tre艣ci przez generatywn膮 sztuczn膮 inteligencj臋. Interesuje si臋 przysz艂o艣ci膮 AI w biznesie, pisze zaawansowane prompty i prowadzi szkolenia z ChataGPT dla firm.

Zobacz wszystkie posty

AI w biznesie:

  1. O dzia艂aniu i biznesowych zastosowaniach voicebot贸w
  2. Wirtualny asystent, czyli jak rozmawia膰 z AI?
  3. Sztuczna inteligencja w biznesie. Wprowadzenie
  4. AI w biznesie: zagro偶enia i szanse cz.1
  5. AI w biznesie: zagro偶enia i szanse cz.2
  6. Automatyczne przetwarzanie 诲辞办耻尘别苍迟贸飞
  7. Automatyczny t艂umacz. Inteligentna lokalizacja produkt贸w cyfrowych
  8. Czatboty tekstowe wspomagane przez AI
  9. Dzi艣 i jutro biznesowego NLP
  10. Czy sztuczna inteligencja zast膮pi analityk贸w biznesowych?
  11. Planowanie wpis贸w w mediach spo艂eczno艣ciowych. W czym mo偶e pom贸c AI?
  12. Automatyczne wpisy w mediach spo艂eczno艣ciowych? Co mo偶e dzisiejsza AI
  13. Nowe produkty i us艂ugi oparte o dzia艂anie sztucznej inteligencji
  14. 狈补谤锄臋诲锄颈补 AI dla managera
  15. Sze艣膰 plugin贸w do ChatGPT, kt贸re u艂atwiaj膮 prowadzenie biznesu
  16. Czat GPT wchodzi do biznesu
  17. Burza m贸zg贸w z czatem GPT
  18. Syntetyczni prezenterzy. Najciekawsze narz臋dzia AI do tworzenia video
  19. Generatywna sztuczna inteligencja dla biznesu
  20. Muzyka i g艂osy AI w materia艂ach firmowych
  21. Czat GPT-4 - nowe mo偶liwo艣ci dla biznesu
  22. Przysz艂o艣膰 AI wed艂ug raportu McKinsey Global Institute
  23. Co to jest NLP, czyli przetwarzanie j臋zyka naturalnego w biznesie
  24. Zastosowania AI w biznesie. Przegl膮d
  25. Jak sztuczna inteligencja mo偶e pom贸c w BPM?
  26. Rola AI w podejmowaniu decyzji biznesowych
  27. Czym jest Business Intelligence?
  28. AI i media spo艂eczno艣ciowe 鈥� co o nas m贸wi膮?
  29. Sztuczna inteligencja w zarz膮dzaniu contentem
  30. Dzi艣 i jutro kreatywnej AI w biznesie
  31. Multimodalna AI. Nowe zastosowania sztucznej inteligencji w biznesie
  32. Hiperautomatyzacja i jej zastosowania w biznesie
  33. AI w EdTech. Przyk艂ady 3 firm, kt贸re wykorzysta艂y potencja艂 sztucznej inteligencji
  34. Nowe interakcje cz艂owiek 鈥� sztuczna inteligencja. Jak AI zmienia spos贸b obs艂ugi urz膮dze艅?
  35. Przysz艂o艣膰 rynku pracy. Czy AI zast膮pi ludzi?
  36. Sztuczna inteligencja i 艣rodowisko. 3 rozwi膮zania AI, kt贸re pomog膮 Ci budowa膰 zr贸wnowa偶ony biznes