视频 | 主打 AI 的翻译工具,DeepL 比 Google 翻译效果更好?
2020-04-12 17:34:25 Author: sspai.com(查看原文) 阅读量:496 收藏

视频:主打 AI 的翻译工具,DeepL 比 Google 翻译效果更好?

本视频来自 @罗罗磊磊,少数派经授权转载,仅对排版及内容略作调整。


Hi,大家好,我是罗磊,前几天有朋友推荐了一款号称是全世界最好的翻译系统 DeepL,据说能秒杀谷歌翻译。作为一个经常阅读外网资讯的用户,我对这类软件还是挺感兴趣的,于是我就去体验和了解了一下,今天这个视频,就来跟大家分享一下吧。

DeepL 是一家起源于德国的 AI 创业公司,主打使用人工智能来进行翻译服务。

AI、机器学习、大数据、神经网络,算法,各种关键字,总之最近这几年火的概念掺和一下,总还是挺能吸引眼球的。

对于普通用户来说,不需要太了解背后的原理,大概就是通过一套算法,加上不断学习和训练新的的翻译数据,让不同语言之间的翻译的精确度越来越高,翻译的结果也越来越自然。

国内外不少公司都有类似的AI翻译服务,国外的谷歌翻译、微软翻译属于这个领域的佼佼者,国内的腾讯、百度、网易也有类似的服务,还有众多创业公司的项目。总之这个领域竞争还是挺激烈的。

DeepL 是一个收费服务,价格从每月 6 欧元到 40 欧元不等,最便宜的个人年付套餐为 6 欧元,约合人民币 46 元。还是挺贵的。

但是 DeepL 也提供了免费翻译,用户能直接使用免费的网页翻译器,对于大多数用户来说,这也应该够用了。

AI 翻译服务的好坏,主要由算法和训练的数据量来决定,理论上训练的翻译数据越多,翻译的效果也越好,DeepL 一开始支持的是英语、法语、德语、西班牙语,不少国外媒体对这些语种之间的翻译效果评价还是挺不错的。

中文和日文的翻译加入没多久,那么这个翻译的效果到底如何呢,跟谷歌、有道之类的主流翻译软件相比谁更优秀,或者谁更秀呢。

对于普通用户来说,翻译的基本要求就是「信、达、雅」,信意味着翻译的准确,也是翻译最基本的要求。达和雅,对于网上快速阅读来说,则属于加分项,不强求,有则更好。

今天视频主要就是中英文的互译,我会挑选一些常用的场景,看看 DeepL 的效果到底怎么样。

首先我们来翻译一篇来自世界银行的年度报告,摘录第一段。这一类的国际组织声明,有中英法日多语,特点是专业和严谨。这一段中,谷歌翻译和 Bing、DeepL 都做得不错。这几个的翻译结果也没有太大的差异,也比较流畅。

接下来我们再来翻译一段来自 WHO 的文章,4 月 4 日是世界护士日,世界卫生组织的文章也较严谨。关于这段翻译,有一个长句的翻译有一定的差异,

谷歌翻译成「从历史上到今天,护士都在与威胁全球健康的流行病和大流行作斗争的最前沿。」,Bing 翻译成「从历史上看,以及今天,护士都处于抗击威胁全球健康的流行病和流行病的最前线。」,谷歌和 Bing 翻译有浓厚的机翻味道,

DeepL 翻译成「无论是在历史上,还是今天,护士们都站在抗击威胁全球健康的流行病和大流行病的前沿。」,相比而言就自然得多了。这种「更自然」的感觉,也是 DeepL 的一个优点吧,这也是比较容易让用户感知到的差异。

接下来我们再翻译一下日常推特,首先来翻译一下川普的推,川普讲话的风格就是「大白话」,大量简单用词、简单语法,初中生英语水平就能看懂。

首先来翻译一段川普吐槽 WHO 的,这一段翻译谷歌成功翻车,把「blew it」翻译成「很棒」,完全相反的意思,把「giving a goog look」翻译成「我们将给它一个好的外观」,这个很秀。

DeepL 在这里翻译成「真的吹了」,有点直译的感觉,但是中文用语中我们也会用「你就吹吧」「真能吹」的用法来讽刺,如果强行理解的话,好像这样翻译也行。

这一段翻译中必应的表现是最好的,Bing 在这里把「blow it」翻译成「搞砸了」也最是贴切原意的,

接下来我们再来翻译一下奥巴马的推特,奥巴马的发言风格就是大量长句和复杂语法,跟川普完全相反,比较精英范。

这一个推特是关于全球气候变化的,第一句的翻译比较复杂。谷歌翻译成「我们已经非常可怕地看到了那些否认大流行警告的人们的后果。」,必应翻译成「我们太可怕地看到了那些否认大流行警告的人的后果」,DeepL 翻译成「我们太清楚地看到了那些否认大流行病警告的人所造成的可怕后果。」,我特意问了外语学院英语专八的同学,

这里奥巴马强调「可怕的」应该是「后果」,而不是「可怕地看到」,这里 DeepL 翻译还是比较准确的。

在接下来我们试试翻译乡村教师马云的推特,马云向外国捐赠物资的一段推特,比较多口号,第一个「One world, one fight」谷歌和 DeepL 都翻译成了「一个世界,一场战斗」,必应翻译成「同一个世界,一场战斗」强调了「同一个」概念,相对而言更贴近。

最后一句「We are one」,谷歌直译成「我们是一个」,很明显直译了。

必应翻译成「我们是一体的」,DeepL 翻译成「我们是一家」都比较贴近。

再接下来我们翻译一段更口语化的推文,我随便从今年 AndrewYang 杨安泽 推特上找了一个粉丝,这是一段对其他粉丝的留言回复。「Lol」这种网络缩写,必应直接翻译成了「洛尔」,嗯,有趣。

Feed 在这里应该是 timelime 信息流的意思,谷歌和 Bing 都翻译成了私聊,DeepL 在这里除了 #yanggang 的推特标签翻译重复了之外,其他意思都翻译正确了。

上面是英文翻译成中文,接下来再试试中文翻译成英文。

首先来试试文言文,「苟利国家生死以,岂因祸福避趋之」,这么一段名言,谷歌、必应全部翻车,苟利直接翻译成了拼音 gou li 和 gooli ,DeepL 翻译就正确和高级多了

接下来再试试日常用语的翻译「隔壁老王真热情,每周都过来我家逗孩子。」,这是我随便说的一句话,这里有「老王」这种中文的称呼缩写,也有「逗孩子」这种日常语,这里谷歌、DeepL 都把老王翻译成了 Old King,逗孩子分别翻译成 tease the children 和 kids,相比而言,小孩子用 kids 更日常化点,这个细节处,DeepL 翻译得更好。

再接下来翻译一下报纸上常看到的用语,我随便找了一段报纸上的讲话,「我们将进一步逐村逐户、逐人逐项查找问题,制定整改措施,补齐基础短板,推动高质量稳定脱贫」,这一段话,大量缩写和短语,比如说「逐村逐户、逐人逐项」,让我比较惊讶的是这一句的翻译大家做得都挺不错和自然。

后来我又试了一下其他的翻译,总体体验下来,DeepL 的翻译效果还是挺好的,但是也没有传说中的那么神,在一些更日常化、口语化的翻译方便,DeepL 相比谷歌、必应,能给出相对更自然一点的翻译结果,机翻的味道相对而言没有那么重。

最后,我将以上对比数据整理成了 Excel 表格,感兴趣的可以在 这里 查看。

好啦,关于 DeepL 的简单介绍和对比,今天就到这里,说实话,现在这些主流翻译软件的效果,都差距得不太多,对于有些需要快速阅读外文资讯的用户来说,用哪个的差别都不太大。

毕竟,如果仅仅是阅读资讯,只要大概的意思翻译出来了,人脑都会自动补全、纠正,理解。但是如果要进行写作、写外语邮件等,倒可以尝试用 DeepL 进行初步翻译再修改和润色,相比而言可能更加自然点。

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罗罗磊磊

当过五年程序员,YouTuber,LUOLEI.ORG


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