Evolution of Google Translate’s technology illustrated over time

ऐसी दुनिया में जहां सीमा पार संचार विकास के लिए महत्वपूर्ण है, Google अनुवाद अक्सर दिमाग में आने वाले पहले उपकरणों में से एक है। यह तेज़, मुफ़्त और इंटरनेट कनेक्शन वाले किसी भी व्यक्ति के लिए उपलब्ध है। लेकिन जैसे-जैसे व्यवसाय विश्व स्तर पर अधिक जुड़े होते हैं, केवल सुविधा पर निर्भर रहने के गंभीर परिणाम हो सकते हैं। तो Google अनुवाद वास्तव में कितना सटीक है? और इससे भी महत्वपूर्ण बात यह है कि क्या यह आपकी व्यावसायिक वेबसाइट या मार्केटिंग सामग्री का अनुवाद करने का सही उपकरण है?

आइए अनपैक करें कि Google अनुवाद कैसे काम करता है, इसकी वर्तमान ताकत और कमजोरियां, और मल्टीलिपि जैसे प्लेटफॉर्म मशीन अनुवाद की शक्ति कैसे लेते हैं और इसे वैश्विक-तैयार सामग्री के लिए मानव जैसी सटीकता के साथ बढ़ाते हैं।

 

Google अनुवाद कैसे काम करता है: इसके पीछे की तकनीक

Google अनुवाद को 2006 में सांख्यिकीय मशीन अनुवाद (SMT) का उपयोग करके पेश किया गया था। यह मुख्य रूप से बड़ी मात्रा में द्विभाषी पाठ में पैटर्न का विश्लेषण करके अनुवादित किया गया है। हालांकि यह सरल वाक्यांशों के लिए काम करता था, यह अक्सर अधिक जटिल सामग्री के लिए विकृत या भ्रामक आउटपुट का उत्पादन करता था।

2016 तक तेजी से आगे बढ़ें, और Google ने SMT को Google न्यूरल मशीन ट्रांसलेशन (GNMT) से बदल दिया। शब्द दर शब्द अनुवाद करने के बजाय, GNMT संपूर्ण वाक्यों का मूल्यांकन करने के लिए गहन शिक्षण का उपयोग करता है। इस संदर्भ-आधारित दृष्टिकोण ने अनुवादों को अधिक धाराप्रवाह और सटीक बना दिया। Google ने एक मध्यस्थ भाषा के रूप में अंग्रेजी का उपयोग करना बंद कर दिया, इसके बजाय स्रोत और लक्षित भाषाओं के बीच सीधे अनुवाद का विकल्प चुना।

इस बदलाव ने नाटकीय रूप से सटीकता में सुधार किया—Google ने प्रमुख भाषा युग्मों के लिए अनुवाद त्रुटियों में 55-85% की कमी की सूचना दी। उदाहरण के लिए, फ्रेंच से जापानी अनुवाद अंग्रेजी से गुजरे बिना तेजी से और अधिक विश्वसनीय हो गए।

हालाँकि, जबकि GNMT ने एक महत्वपूर्ण मोड़ दिया, इसका प्रदर्शन अभी भी भाषा डेटा उपलब्धता पर बहुत अधिक निर्भर करता है। व्यापक ऑनलाइन डेटा वाली सामान्य भाषाएं, जैसे स्पेनिश और अंग्रेजी, स्वाहिली या उर्दू जैसे कम उपयोग वाले लोगों की तुलना में बेहतर परिणाम देती हैं।

Chart comparing translation accuracy across languages

 

क्या Google अनुवाद सटीक है? निर्भर करता है।

2025 तक, Google अनुवाद 130 से अधिक भाषाओं का समर्थन करता है, जिससे यह सबसे व्यापक रूप से सुलभ मशीन अनुवाद टूल में से एक बन जाता है। फिर भी सटीकता काफी भिन्न होती है।

UCLA मेडिकल सेंटर द्वारा 2021 के एक अध्ययन में पाया गया कि Google अनुवाद ने 82.5 भाषाओं में 26% मामलों में समग्र अर्थ को संरक्षित किया। हालाँकि, भाषा जोड़ी के आधार पर सटीकता केवल 55% से 94% तक थी। स्पेनिश, व्यापक रूप से उपयोग किया जा रहा है, आमतौर पर 90% से अधिक सटीकता का आनंद लेता है, जबकि अर्मेनियाई या खमेर जैसी भाषाएं स्पेक्ट्रम के निचले छोर पर आती हैं।

दिलचस्प बात यह है कि साहित्यिक या संरचित सामग्री को अंग्रेजी में परिवर्तित करते समय Google अनुवाद सबसे अच्छा प्रदर्शन करता है। लेकिन यह कठबोली, मुहावरों और अनौपचारिक वाक्यांशों के साथ संघर्ष करता है - जैसे अंग्रेजी अभिव्यक्तियों को जापानी या हिंदी में बदलना, जहां संदर्भ एक बड़ी भूमिका निभाता है।

मल्टीलिपि के आंतरिक अध्ययन इन निष्कर्षों को प्रतिबिंबित करते हैं। उपयोगकर्ता परीक्षण में, 14 में से 10 पेशेवर अनुवादकों को मशीन-अनुवादित ड्राफ्ट से सुखद आश्चर्य हुआ। लेकिन फिर भी, प्रत्येक आउटपुट को बारीकियों, सांस्कृतिक स्वर और व्यावसायिक प्रासंगिकता को संरक्षित करने के लिए कुछ हद तक पोस्ट-एडिटिंग की आवश्यकता होती है।

 

क्या Google अनुवाद वेबसाइट अनुवाद को संभाल सकता है?

यहाँ बात है: गति हमेशा आपका सबसे अच्छा दोस्त नहीं है। व्यवसायों को अपनी पूरी साइट को सेकंड में बदलने के लिए Google अनुवाद का उपयोग करने के लिए लुभाया जा सकता है। लेकिन सामग्री को गलत समझा या गलत तरीके से प्रस्तुत किए जाने के जोखिम बहुत वास्तविक हैं।

उदाहरण के लिए, अगर संदर्भ की सही पहचान नहीं की गई है, तो Google अनुवाद किसी ऐसे शब्द के लिए सामान्य अर्थ का उपयोग कर सकता है, जिसका विशिष्ट उद्योग या सांस्कृतिक महत्व हो. यह ईकामर्स प्लेटफॉर्म, कानूनी अस्वीकरण, चिकित्सा सेवाओं और वित्तीय साइटों के लिए विशेष रूप से समस्याग्रस्त है।

क्या अधिक है, Google ने अपने सामुदायिक "योगदान" सुविधा को बंद कर दिया, जो अनुवाद की गुणवत्ता में सुधार के लिए देशी वक्ताओं पर निर्भर था। इसके बिना, प्लेटफ़ॉर्म अब पूरी तरह से मौजूदा डेटा पर प्रशिक्षित एआई मॉडल पर निर्भर करता है - जो सबसे सटीक या सांस्कृतिक रूप से संवेदनशील भाषा उपयोग को प्रतिबिंबित कर सकता है या नहीं।

सांख्यिकीय रूप से, अंग्रेजी अनुवाद इसका सबसे मजबूत सूट बना हुआ है, अनुक्रमित वेबसाइटों के 50% से अधिक अंग्रेजी पर हावी होने के लिए धन्यवाद। लेकिन पुर्तगाली, हिंदी या अरबी के लिए - कम वेब उपस्थिति वाली भाषाएं - सटीकता काफी कम हो जाती है।

 

यह आपके व्यवसाय के लिए क्यों मायने रखता है?

क्योंकि 73% उपभोक्ता अपनी मूल भाषा में उत्पाद समीक्षा और वेबसाइट पसंद करते हैं। यदि आपका संदेश "बंद" लगता है या रोबोट लगता है, तो आप विश्वास खोने का जोखिम उठाते हैं। यही कारण है कि स्थानीयकरण-अनुवाद और सांस्कृतिक रूप से सामग्री को अनुकूलित करने की प्रक्रिया-आवश्यक है।

MultiLipi मानव सत्यापन के साथ तंत्रिका मशीन अनुवाद को एकीकृत करके इसे संबोधित करता है। हमारा मंच शब्दों का अनुवाद करने से परे है। यह टोन, क्षेत्र-विशिष्ट उपयोग और ब्रांड दिशानिर्देशों को समझता है - बोलने वाले अनुभव बनाना तक आपके दर्शक, न केवल पर उन्हें।

 

Google अनुवाद की तुलना अन्य मीट्रिक टन टूल से करना

Nimdzi और Weglot द्वारा किए गए एक बेंचमार्क अध्ययन में, लोकप्रिय प्लेटफार्मों के बीच अनुवाद सटीकता का मूल्यांकन किया गया था:

  • डीपएल में सबसे कम "अस्वीकार्य" आउटपुट थे, लेकिन इतालवी के लिए सबसे कम "नो-टच" अनुवाद (रेडी-टू-पब्लिश) भी थे। यह यूरोपीय भाषा जोड़े में उत्कृष्टता प्राप्त करता है लेकिन केवल 28 भाषाओं का समर्थन करता है।
  • अमेज़ॅन ट्रांसलेट ने आश्चर्यजनक रूप से फ्रेंच में सर्वश्रेष्ठ प्रदर्शन किया, सबसे अधिक संख्या में नो-टच आउटपुट का उत्पादन किया, जबकि सटीक चीनी अनुवाद भी पेश किए। यह 75 भाषाओं को सपोर्ट करता है।
  • Microsoft Translator 111 भाषाओं को कवर करता है और विशेष रूप से जर्मन और अरबी के साथ ठोस स्थिरता प्रदान करता है, हालांकि यह पुर्तगाली के साथ कम हो गया।

टेकअवे क्या है? कोई भी उपकरण पूर्ण नहीं है। भाषा और सामग्री प्रकार के आधार पर प्रत्येक की ताकत होती है। यही कारण है कि मल्टीलिपि आपको प्रति भाषा जोड़ी सर्वश्रेष्ठ एमटी इंजन चुनने देता है - फिर इसे मानव प्रतिक्रिया से समृद्ध करता है।

 

आपको Google अनुवाद का उपयोग कब करना चाहिए?

Diagram showing machine translation with human editing

Google अनुवाद इनके लिए अच्छा काम करता है:

  • निम्न-जोखिम, निम्न-दृश्यता पाठ जैसे पाद लेख या त्रुटि संदेश.
  • दोहराए जाने वाले निर्देशात्मक सामग्री (उदा., नेविगेशन गाइड).
  • उत्पाद समीक्षा जहां बुनियादी समझ पर्याप्त है।

लेकिन इसके लिए इसका उपयोग करने से बचें:

  • मुहावरेदार भाव या व्यंग्यात्मक वाक्यांश।
  • उद्योग-विशिष्ट शब्दजाल या नियामक पाठ।
  • अत्यधिक रचनात्मक या ब्रांड-संचालित मार्केटिंग कॉपी।

 

मशीन अनुवाद की शक्ति + मानव संपादन

Visual of MultiLipi's AI-human translation process

हाल के शोध के अनुसार, वैश्विक अनुवाद आउटपुट का 99% मशीन-जनित है - और केवल 30% पेशेवर रूप से संपादित किया जाता है। यह उन व्यवसायों के लिए एक बड़ा अवसर छोड़ता है जो बढ़त हासिल करना चाहते हैं।

MultiLipi में, हम इस अंतर को पाटते हैं। हमारा एआई-मानव हाइब्रिड मॉडल सुनिश्चित करता है कि सामग्री का केवल अनुवाद नहीं किया गया है, बल्कि सांस्कृतिक सहानुभूति और एसईओ अनुकूलन के साथ स्थानीयकृत किया गया है।

हम थकाऊ प्रक्रियाओं को स्वचालित करते हैं, GNMT, DeepL, और बहुत कुछ का सर्वोत्तम लाभ उठाते हैं, और आपके बाजार को जानने वाले मूल-भाषा समीक्षकों के साथ हर अनुवाद का समर्थन करते हैं।

यदि आप बहुभाषी एसईओ और ब्रांड स्थिरता के बारे में गंभीर हैं, तो केवल Google अनुवाद पर भरोसा करना पर्याप्त नहीं है। MultiLipi के साथ, आप केवल अनुवाद नहीं करते हैं - आप संवाद करते हैं, कनेक्ट करते हैं और परिवर्तित करते हैं।

 

इस बारे में उत्सुक हैं कि आपके वर्तमान अनुवाद कैसे पकड़ते हैं? MultiLipi के डेमो का प्रयास करें और अपने पहले पृष्ठ का अनुवाद और स्थानीयकृत करें।

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