De meeste mensen zijn bekend met Google Translate (GT). Misschien heb je het zelfs wel eens gebruikt op reis of bij het vertalen van een document van een buitenlandse collega.<\/p>\n\n\n\n
GT en andere moderne hulpmiddelen kunnen verbluffend nauwkeurige vertalingen maken alsof ze door een mens zijn gemaakt. Die technologie opent een nieuw rijk van krachtige mogelijkheden in marketing, lokalisatie, bedrijfsuitbreiding en andere toepassingen.<\/p>\n\n\n\n
Dit artikel gaat over de nauwkeurigheid van automatische vertalingen, hoe ver ze zijn gekomen en wat advies van experts om je resultaten te verbeteren.<\/p>\n\n\n\n
Voordat u de kwaliteit van een machinevertaling kunt beoordelen, helpt het om de beschikbare soorten vertalers te kennen, omdat deze kennis u zal helpen weloverwogen beslissingen te nemen over het evalueren en verbeteren van de vertaaloutput.<\/p>\n\n\n\n
Regelgebaseerde vertaling is de oudste technologie die werd gebruikt door enkele van de eerste machinevertalers. Het past vooraf gedefinieerde lingu\u00efstische en syntaxisregels toe om zijn beslissing te sturen bij het vertalen tussen talen. Taalexperts helpen meestal bij het defini\u00ebren van deze regels.<\/p>\n\n\n\n
De regelgebaseerde aanpak is simplistisch en technisch eenvoudig te implementeren, waardoor het in de begindagen vrij wijdverspreid was. Het heeft echter een aantal beperkingen, zoals een lage schaalbaarheid, het onvermogen om nuances zoals idiomen te verwerken en een worsteling om zich aan te passen aan verschillende contexten.<\/p>\n\n\n\n
Zo wordt de regelgebaseerde methode gebruikt waarbij het begrijpen van de algemene betekenis van een vertaling voorrang krijgt op de nauwkeurigheid ervan. Informele communicatie tijdens het reizen naar een ander land is een goed voorbeeld van hoe deze technologie helpt bij bepaalde scenario's.<\/p>\n\n\n\n
Statistisch vertalen maakt gebruik van een gegevensmodel dat gevuld is met de overeenkomsten van woorden en zinnen tussen twee talen. Zie het bijvoorbeeld als een Engels-Spaans woordenboek. Het algoritme leert vervolgens patronen in deze gegevens om ze met succes te vertalen.<\/p>\n\n\n\n
Deze aanpak betekent dat de statistische methode rekening kan houden met taalnuances en constructies zoals idiomen en deze met succes kan vertalen. Het is ook geweldig voor technische vertalingen, zoals technische en juridische vertalingen.<\/p>\n\n\n\n
De statistische vertaling verbetert de kwaliteit aanzienlijk in vergelijking met zijn regelgebaseerde voorganger. Het grootste nadeel is echter dat er een grote hoeveelheid parallelle data nodig is om een fatsoenlijke kwaliteit te bereiken.<\/p>\n\n\n\n
Neurale automatische vertaling maakt gebruik van machinaal leren en kunstmatige intelligentie (AI) om te interpreteren. Het wordt tegenwoordig beschouwd als de meest geavanceerde en nauwkeurige aanpak, dankzij het vermogen van de technologie om zich aan te passen en te verbeteren. <\/p>\n\n\n\n
Een grote sprong voorwaarts voor neurale automatische vertaling is het vermogen om nuances en complexe taalconstructies zoals idiomen, uitdrukkingen en metaforen te begrijpen. Dat leidt tot bijna menselijke vertalingen, vooral in combinatie met generatieve AI-platforms. Het beste van alles is dat neurale machinevertalers zich na verloop van tijd kunnen verbeteren, dus hun nauwkeurigheid zal alleen maar toenemen.<\/p>\n\n\n\n
Zoals je hierboven kunt zien, heeft machinevertaling verschillende iteraties en technologische veranderingen ondergaan. En daardoor is de kwaliteit van machinevertalingen ook enorm verbeterd. In de meeste situaties is het zelfs behoorlijk accuraat vergeleken met menselijke vertalingen.<\/p>\n\n\n\n
A onderzoek door Weglot<\/a> wilde deze theorie bewijzen. Ze vroegen menselijke vertalers om een voorbeeldtekst te vertalen op grote platforms zoals Google Cloud Translation en Amazon Translate. Het resultaat was dat menselijke vertalers 85% van de voorbeelden als acceptabel beschouwden. Hooguit was een kleine bewerking door een menselijke redacteur nodig.<\/p>\n\n\n\n Een dergelijk resultaat wordt goed genoeg geacht voor alledaagse situaties. Het maakt het bijvoorbeeld mogelijk om iemand te begrijpen die een andere taal spreekt. Je moet er echter ook rekening mee houden dat de kwaliteit van de vertaling afhangt van verschillende factoren.<\/p>\n\n\n\n De eerste factor staat bekend als de talencombinatie<\/strong>. Sommige woorden zijn gemakkelijker te vertalen vanuit bepaalde talen dan andere. Google Translate heeft bijvoorbeeld een 94% nauwkeurigheid<\/a> bij het vertalen van Engelse woorden naar Spaans, wat een wijdverspreide taal is. Als je dat contrasteert met een minder populaire talencombinatie zoals Engels-Armeens, dalen de resultaten tot 55%.<\/p>\n\n\n\n Een andere factor die de nauwkeurigheid van machinevertalingen be\u00efnvloedt is context<\/strong>. Eenvoudige, alledaagse zinnen met gewone woorden en uitdrukkingen zijn eenvoudiger te vertalen en daarom nauwkeuriger. Complexe taalconstructies zoals idiomen en jargon kunnen voor machinevertalers moeilijk om te zetten zijn, wat leidt tot een vertaling van mindere kwaliteit.<\/p>\n\n\n\n De derde factor is de domein<\/strong> van de woorden. Vertalingen van zeer geavanceerde en technische onderwerpen zoals techniek of wetenschappen kunnen een uitdaging vormen voor machinevertalingen. Bijvoorbeeld, een studie door de UCLA Medisch Centrum<\/a> ontdekten dat de vertaalnauwkeurigheid in hun veld zo laag was als 55%.<\/p>\n\n\n\n Tot slot platform <\/strong>zelf er toe doet. Sommige machinevertalers zijn veel nauwkeuriger dan andere, zoals de claim van Google Translate dat het het volgende kan bereiken 94% nauwkeurigheid<\/a>.<\/p>\n\n\n\n Ondanks deze variabelen is de nauwkeurigheid van machine vs menselijke vertalingen verbeterd tot het punt dat het in de meeste alledaagse gevallen goed werkt. Zelfs als dat niet het geval is, is er alleen een menselijke editor nodig om kleine aanpassingen uit te voeren om de resultaten top-notch te maken.<\/p>\n\n\n\n Waarom zou u zich zorgen maken over de nauwkeurigheid van uw machinevertaler? Als het goed wordt gedaan, kan machinevertaling een groot aantal voordelen bieden, waaronder<\/p>\n\n\n\n Automatische vertaling kan bedrijven helpen om snel grote hoeveelheden documenten, audio en video te verwerken. Je kunt gewoon een bestand uploaden naar de software met slechts een paar klikken. Een mens doet er daarentegen aanzienlijk langer over om dezelfde hoeveelheid vertaling te verwerken.<\/p>\n\n\n\n Bovendien zijn moderne machinevertalers snel genoeg om realtime vertalingen te maken. Hierdoor kunnen bijvoorbeeld internationale vestigingen met elkaar praten zonder dat er een tolk aan te pas komt. Dat maakt naadloze wereldwijde samenwerking mogelijk.<\/p>\n\n\n\n Automatische vertalingen zijn ongelooflijk veelzijdig en kunnen bedrijven op verschillende manieren helpen.<\/p>\n\n\n\n Het kan bijvoorbeeld een marketingtool van onschatbare waarde zijn. Teams kunnen een Engelse video krijgen en deze moeiteloos vertalen naar meerdere talen. Zo kun je content hergebruiken om een breder publiek te bereiken zonder een gelokaliseerde versie opnieuw te hoeven opnemen.<\/p>\n\n\n\n Een andere toepassing van automatische vertaling is de opleiding van werknemers. Afhankelijk van de achtergrond van de werknemer kan het management gemakkelijk trainingsmateriaal in een andere taal aanbieden. Zo kan je personeel de informatie sneller opnemen, waardoor ze effectievere teamleden worden.<\/p>\n\n\n\n Een van de grootste uitdagingen bij bedrijfsuitbreiding, vooral naar buitenlandse markten, is de taalbarri\u00e8re. Automatische vertaling neemt dit obstakel weg, zodat u zich kunt richten op de groei van uw onderneming.<\/p>\n\n\n\n Bijvoorbeeld, automatische vertaling kan e-commerce winkels in staat stellen om hun productbeschrijvingen, listings en websites snel te lokaliseren. Zo kunnen ze een nieuwe markt aanboren zonder wekenlang een tolk in te huren om een regionale website te maken.<\/p>\n\n\n\n Automatische vertaling kan ook worden gebruikt voor de markt onderzoek<\/a>. Zet lokale advertenties, video's en andere bestanden om in je eigen taal zodat je de gegevens kunt analyseren.<\/p>\n\n\n\n Misschien wel het belangrijkste voordeel van automatische vertaling zijn de kosten. Het stelt de kracht van vertaling open voor zowat iedereen.<\/p>\n\n\n\n Nog niet zo lang geleden moest je een menselijke vertaler<\/a> of tolk om een video of audio om te zetten van de ene taal naar de andere. Een fatsoenlijke aanbieder rekent ongeveer 15-30 cent per woord, wat neerkomt op ongeveer $150 - $300 voor een videoscript van 1000 woorden. Dat is economisch niet haalbaar, zeker niet als je kijkt naar het alternatief.<\/p>\n\n\n\n Een automatische vertaler daarentegen geeft je vergelijkbare resultaten voor aanzienlijk minder geld. Het Sonix-platform zal bijvoorbeeld een uur video transcriberen en vertalen voor slechts $10.<\/p>\n\n\n\n Nu je hebt geleerd hoe je de nauwkeurigheid van machine vertaalresultaten kunt meten, is de volgende stap te weten hoe je de resultaten kunt verbeteren.<\/p>\n\n\n\n Begin met zo veel mogelijk eenvoudige taal te gebruiken. Dat betekent kortere zinnen met een eenvoudige structuur. Het vermijden van samengestelde woorden, doorlopende zinnen, uitdrukkingen en jargon kan helpen om vertalingen soepeler en nauwkeuriger te maken.<\/p>\n\n\n\n Het is ook de moeite waard om de juiste vertaler voor jouw behoeften te vinden. Zoals we hierboven al zeiden, zijn sommige vertalers nauwkeuriger dan andere. Bovendien zijn sommige platforms gemaakt voor specifieke talencombinaties. Probeer te experimenteren met verschillende opties en kijk welke de beste resultaten oplevert.<\/p>\n\n\n\n Zorg er indien mogelijk voor dat je vertaalmodel getraind is op een dataset van hoge kwaliteit. U kunt ook proberen het te voeden met voorbeelden die gerelateerd zijn aan de uitvoer die u zoekt om de nauwkeurigheid te verbeteren.<\/p>\n\n\n\n Het is natuurlijk oneerlijk om te verwachten dat machinevertalingen een nauwkeurigheid van 100% halen. De beste manier om een hoge nauwkeurigheid te bereiken is dus door nabewerking. Als een menselijke redacteur fouten corrigeert, de vloeiendheid verbetert en grammaticale haperingen aanpast, zullen de algemene resultaten verbeteren.<\/p>\n\n\n\n Machinevertalers hebben de afgelopen jaren een lange weg afgelegd. Een paar jaar geleden heb je misschien wat onhandige resultaten gezien, maar nu kunnen ze verbazingwekkend mensachtige geautomatiseerde vertalingen<\/a>.<\/p>\n\n\n\n Je ervaring hangt echter af van een aantal belangrijke factoren, zoals het vertaalprogramma dat je gebruikt. En als je de beste, meest nauwkeurige resultaten wilt, dan krijg je die met Sonix's AI-transcriptie<\/a> software.<\/p>\n\n\n\n Sonix is een transcriptie- en vertaaltool in \u00e9\u00e9n. Met behulp van geavanceerde AI-algoritmes kan het je audio- of videobestand nauwkeurig vertalen naar meer dan 40 andere talen - en dat alles met slechts een paar klikken. Bovendien kun je met de krachtige bewerkings- en ondertitelingstools de vertalingen optimaliseren, zodat je snel betaalbare en professionele resultaten krijgt.<\/p>\n\n\n\nDe voordelen van machinevertaling<\/h2>\n\n\n\n
Snelheid<\/h3>\n\n\n\n
Functionaliteit<\/h3>\n\n\n\n
Mogelijkheid tot schaalvergroting<\/h3>\n\n\n\n
Kosteneffectief<\/h3>\n\n\n\n
Tips voor een hoge vertaalnauwkeurigheid<\/h2>\n\n\n\n
Hoogwaardige, nauwkeurige vertalingen van Sonix<\/h2>\n\n\n\n