Hoe nauwkeurig is Google Translate? Wat u moet weten

Wereldwijde expansie biedt spannende kansen voor elk bedrijf, maar het bereiken van een nieuw publiek in verschillende culturen brengt duidelijke uitdagingen met zich mee. Succes hangt af van het overbruggen van taalbarrières en het smeden van echte verbindingen met uw doelmarkten. Dit gaat verder dan eenvoudige woord-voor-woord vertalingen: het vereist het overbrengen van de juiste culturele context en toon om ervoor te zorgen dat uw merk aanslaat bij moedertaalsprekers.

Ondanks deze complexiteit wenden velen zich tot Google Translate voor snelle oplossingen. Hoewel het een indrukwekkende nauwkeurigheid kan bereiken -soms meer dan 94%- hangt de effectiviteit ervan voor zakelijke vertalingen en lokalisatie af van de talen, zinsstructuren en specifieke omstandigheden.

Dus, hoe nauwkeurig is Google Translate voor het lokaliseren van uw website en ander bedrijfsmateriaal? In sommige gevallen kan een menselijke vertaler of een ander vertaalhulpmiddel (of -tools) betrouwbaarder zijn.

Om de vertaalnauwkeurigheid van Google te begrijpen, is het belangrijk om eerst de technologie erachter te verkennen.

Hoe werkt Google Translate?

Google lanceerde in 2006 zijn tool voor automatische vertaling, Google Translate, en vertrouwde aanvankelijk op statistische machinevertaling (SMT) om tekst te verwerken. Hoewel effectief voor basisvertalingen, worstelde de vroege versie met langere en complexere zinnen. In 2016 introduceerde Google neurale machinevertaling (NMT), mogelijk gemaakt door kunstmatige intelligentie (AI), waardoor de vertaalnauwkeurigheid aanzienlijk werd verbeterd door hele zinnen in context te analyseren.

SMT werkte door grote databases met tweetalige teksten te analyseren en statistische patronen te identificeren om vertalingen te genereren met behulp van een vertaalmodel, taalmodel en herordeningsmodel. Hoewel deze methode eenvoudigere vertalingen aankon door zich te concentreren op waarschijnlijkheden, produceerde het vaak onnauwkeurigheden bij complexe zinnen vanwege de afhankelijkheid van woord-voor-woord of zins-voor-zin vertalingen, waarbij het vermogen ontbreekt om de context of betekenis van zinnen volledig te begrijpen.

Stel je bijvoorbeeld voor dat je 'Ik ga vandaag naar de bank' probeert te vertalen van het Engels naar het Frans. Zonder de volledige context te begrijpen, breekt SMT de zin op in kleinere delen, waarbij woord voor woord of zin voor zin wordt vertaald op basis van statistische waarschijnlijkheden uit een tweetalige tekstdatabase. De dubbelzinnigheid van "bank" zorgt voor uitdagingen: in het Frans zou "bank" kunnen worden vertaald naar "banque" (een financiële instelling) of "berge" (een rivieroever). Als uw dataset voornamelijk verwijst naar financiële instellingen, kan de SMT ten onrechte "banque" kiezen, zelfs als u verwijst naar een rivieroever om te vissen, wat leidt tot een onnauwkeurige vertaling.

SMT was ook afhankelijk van de beschikbaarheid van parallel vertaalde documenten voor specifieke talencombinaties. Wanneer er minder vertaalde bronnen beschikbaar waren voor een bepaalde talencombinatie, leed de nauwkeurigheid eronder.

Dit alles veranderde in 2016 toen Google het Google Neural Machine Translation (GNMT)-framework uitbracht dat een revolutie teweegbracht in digitale vertaling. GNMT analyseert de context en betekenis van hele zinnen en produceert nauwkeurigere vertalingen die de natuurlijke spraakpatronen en idiomen die door moedertaalsprekers worden gebruikt, beter weerspiegelen.

De GNMT maakt gebruik van een mix van open-source en eigen taalkundige datasets, die zowel menselijke vertalingen als digitale taalbronnen bevatten. Met deze uitgebreide gegevensset kan het systeem stilistische patronen en contextuele nuances identificeren, waardoor de nauwkeurigheid van de vertaling aanzienlijk wordt verbeterd. Door jargon en idiomatische uitdrukkingen op te nemen, vermindert de GNMT vertaalfouten met 55%-85% voor veelgebruikte talencombinaties, zoals Engels naar Spaans.

Met de GNMT is Google Translate niet langer afhankelijk van tussenliggende talen, waardoor directe vertalingen tussen meer dan 130 talencombinaties mogelijk zijn. Deze vooruitgang heeft de vertaalsnelheid en nauwkeurigheid aanzienlijk verbeterd.

Hoe goed is Google Translate? Real-life toepassingen en effectiviteit

In alledaagse situaties, zoals informele gesprekken of basisbehoeften op het gebied van reizen, zoals het ontcijferen van straatnaamborden of een restaurantmenu, werkt Google Translate meestal goed genoeg. Maar hoe accuraat is Google Translate in een diepgaande zakelijke context?

Dat hangt vooral af van de talencombinatie en de complexiteit van de vertaling. Uit een onderzoek uit 2021 van het UCLA Medical Center bleek dat de vertaling van de GNMT in 82,5% van de gevallen de oorspronkelijke betekenis behield. De nauwkeurigheid van Google Translate varieerde echter tussen 55% en 94%, afhankelijk van de specifieke talen die betrokken waren.

Nauwkeurigheid van Google Translate in de belangrijkste Europese taalgroepen

Voor niet-Europese talen heeft de nauwkeurigheid van Google Translate de neiging aanzienlijk af te nemen als gevolg van beperkte taalkundige bronnen en onvoldoende gegevens. Uit een onderzoek uit 2019 bleek dat het 80% van de tijd onjuiste vertalingen produceerde bij het converteren van talen naar Engels, waaronder:

• Cebuano
• Georgisch
• Koerdisch
• Latijn
• Maleisisch
• Maori
• Nepali
• Perzisch
• Punjabi
• Urdu
• Oezbeeks

Gezien de beperkte brongegevens van Google Translate voor bepaalde talen, is dat geen verrassing. De tool presteert goed bij het vertalen van gestructureerde tekst, zoals officiële documenten of eenvoudige instructies, in veelgebruikte talen zoals Engels, Chinees of Spaans. De nauwkeurigheid neemt echter aanzienlijk af- tot ongeveer 72%- bij het vertalen van door gebruikers gegenereerde inhoud of informele uitdrukkingen van het Engels naar andere talen.

Inzicht in vertaaltypen: wanneer moet u kiezen voor Google Translate?

De nauwkeurigheid van Google Translate varieert op basis van intentie, stijl en publiek. Het werkt goed voor het vertalen:

• Slecht zichtbare tekst.
• Korte, duidelijke zinnen.
• Repetitieve, instructieve teksten, zoals eenvoudige handleidingen voor het oplossen van problemen.
• Inhoud zoals productrecensies, kennisbanken en forums, waar lezers niet noodzakelijk perfecte grammatica of spelling verwachten.

U zult echter waarschijnlijk alternatieve vertaaltools of -diensten willen overwegen wanneer:

• De inhoud bevat idiomatische uitdrukkingen die context nodig hebben om betekenis over te brengen, vooral voor moedertaalsprekers.
• In de doeltaal ontbreekt een direct equivalent voor bepaalde spreektaalzinnen of -woorden.
• Google Translate als woordenboek gebruiken: woord-voor-woord vertalingen geven mogelijk niet de bedoeling van de auteur weer.
• De bron volgt geen standaard grammaticale conventies.
• De tekst bevat sarcasme of ironie.

In deze gevallen kan Google Translate worstelen met de subtiliteiten van de oorspronkelijke taal, wat leidt tot grammaticale fouten of verkeerd afgestemde berichten die de culturele context van uw doelgroep missen.

Alternatieven voor Google Translate verkennen: Smartling's Neural Machine Translation (NMT) Hub

Er zijn verschillende alternatieven voor Google Translate, elk met unieke functies en sterke punten die zijn afgestemd op verschillende vertaalbehoeften, waaronder:

• DiepL: Dit platform maakt gebruik van een machinevertalingsmethode die vergelijkbaar is met Google Translate, maar beweert minder bewerkingen door menselijke vertalers te vereisen vanwege de focus op context en nuance. Momenteel ondersteunt het 28 talen.
• Amazon vertalen: Amazon blinkt uit in contextuele nauwkeurigheid door aangepaste parallelle gegevens (tekstvoorbeelden in zowel bron- als doeltalen) op te nemen via de functie "Active Custom Translation" (ACT). In één onderzoek verhoogde het de scores van de Engels-naar-Chinese tweetalige evaluatie understudy (BLEU) met 6,5%. Amazon Translate biedt momenteel vertaaldiensten aan voor 75 talen.
• Microsoft vertalen: De vertaalservice van Microsoft presteert consistent goed in 111 talen. Daarvan kan het tekst, spraak, afbeeldingen, tekst-naar-spraak, gesprekken op meerdere apparaten verwerken en offline werken in meer dan 20 talen, waaronder Chinees, Duits en Spaans.

Hoewel geen enkele aanbieder van machinevertalingen opvalt als de definitieve leider als het gaat om volledige nauwkeurigheid, betekent dat niet dat u beperkt bent tot de keuze tussen menselijke vertalers en machinevertaling. Smartling biedt een derde optie: beide combineren in één workflow.

In plaats van te vertrouwen op slechts één MT-engine, gebruikt Smartling's NMT Hub AI om de beste MT-engine - Google, DeepL, Amazon, Microsoft of anderen - voor een bepaalde taak te selecteren. Van daaruit beoordelen en verfijnen professionele taalkundigen de inhoud om een nauwkeurige woordenschat, grammatica en culturele context te garanderen.

Met Smartling kunt u profiteren van de efficiëntie van AI in combinatie met de precisie van menselijke expertise, waardoor u verzekerd bent van de best mogelijke vertaling voor uw bedrijf.

Ontgrendel wereldwijde expansie met Smartling

Om een wereldwijd publiek te bereiken, is meer nodig dan alleen het vertalen van woorden: het vereist inhoud die contact maakt met potentiële klanten en zowel hun aandacht als hun emoties trekt. Succesvolle vertalingen brengen niet alleen de boodschap over, maar ook het sentiment en de visie achter uw product.

Hoewel Google Translate een populaire oplossing is die een indrukwekkende nauwkeurigheid biedt, is het misschien niet de beste oplossing voor elk bedrijf. Andere MT-engines of vertaaltools kunnen beter aan uw specifieke eisen voldoen, afhankelijk van de taal.

Twijfelt u nog steeds of u vertaalsoftware, professionele vertaaldiensten of een combinatie van beide moet gebruiken? Download ons eBook 'Waar u op moet letten bij een vertaaloplossing: een kopersgids'. De gratis gids belicht de belangrijkste functies om u te helpen bij het kiezen van een vertaalservice die voldoet aan de behoeften van uw organisatie, zowel nu als in de toekomst.