DeepL: Übersetzungs-App integriert 13 weitere Sprachen

Der beste KI-Übersetzer

Die Übersetzungs-Software DeepL ist uns in der Redaktion vor allem auf dem Mac bekannt. Das Unternehmen aus Köln bietet auf der eigenen Website sowohl Anwendungen für macOS, als auch für Windows-Rechner an, die sich perfekt eignen, um hochwertige Übersetzungen aus verschiedenen Sprachen mittels eines Shortcuts auf der Tastatur zu erhalten. Und das sogar kostenlos und werbefrei.

Die DeepL-App für iOS (App Store-Link) steht leider immer noch etwas im Schatten der Desktop-Variante, liefert aber die gleiche Übersetzungsqualität für geschriebene Inhalte. Der Download der Anwendung für iPhone und iPad ist gerade einmal 10 MB groß und erfordert iOS 14.2 bzw. iPadOS 14.2 auf dem Gerät. Auch eine deutsche Lokalisierung ist vorhanden.


Deutlich bessere Ergebnisse als bei Google Translate

Mit DeepL können auf iPhone und iPad geschriebene Wörter oder Sätze über eine automatische Spracherkennung zugeordnet werden. Die App erkennt beispielsweise, ob man englischen, niederländischen oder sonstigen Text eingibt und übersetzt diesen dann schnell und präzise in die Wunschsprache. Im Vergleich zur Konkurrenz von Google Translate gibt es hier die deutlich besseren und ansprechender zu lesenden Ergebnisse.

Seit Mitte März dieses Jahres hat der Übersetzungsdienst nun auch weitere 13 Sprachen hinzugefügt, die aus dem europäischen Sprachraum stammen. So gibt es neben Bulgarisch auch Dänisch, Estnisch, Finnisch, Griechisch, Lettisch, Litauisch, Rumänisch, Schwedisch, Slowakisch, Slowenisch, Tschechisch und Ungarisch in der Liste der verfügbaren Sprachen. Diese bestand vorher aus Chinesisch, Deutsch, Englisch, Französisch, Italienisch, Japanisch, Niederländisch, Polnisch, Portugiesisch, Russisch und Spanisch. Eine Aussprache- oder Kamera-Funktion, wie sie bei Google Translate zu finden ist, gibt es bei DeepL leider noch nicht – dafür sind die Ergebnisse umso besser.

‎DeepL Übersetzer
‎DeepL Übersetzer
Entwickler: DeepL GmbH
Preis: Kostenlos

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Kommentare 13 Antworten

  1. Das es die App gibt, ist eine gute Nachricht. Leider scheint sie aber noch nicht über ein url-scheme zu starten zu sein. Zumindest deepl://, was man erwarten würde, funktioniert nicht. Das wäre super, dann könnte man sie z.B. aus FlashCard-Apps wie Anki direkt starten, ohne danach wie jetzt haufenweise offene Browsertabs zu haben.

  2. DeepL ist genial!

    Für Programmierer die sich mit Internationalisierungen beschäftigen ist das Tool unersetzlich (es gibt auch eine Business Version davon, mit der Free-Version lassen sich bis 5000 Wörter übersetzen). Ich hab damit diese Woche ca 3000 Zeilen einer Excel Tabelle von Englisch auf Polnisch übersetzt um damit das User Interface einer Managed Print Service (MPS) Software auf Polnisch zu erstellen. Zeitaufwand dafür: ca 5 Minuten, der Hammer (Rapid Prototyping sozusagen…). Mein polnischer Arbeitskollege der Korrektur las hat nicht schlecht gestaunt., er hat nur etwa alle 500 Zeilen einen Fehler moniert. Er war vorher Google Translate gewohnt, wo er bei dieser Menge definitiv Stunden hätte nacharbeiten müssen. DeepL spielt m.E. in einer ganz anderen Liga und ist eine Klasse für sich. 🙂

  3. Einfach unglaublich. Habe es gerade mit 4 verschiedenen Sprachen ausprobiert, wovon wohl eine ganz neu dazukam – funktioniert ausgezeichnet und liefert eine sauber lesbare Übersetzung, als ob es ein Muttersprachler interpretieren würde.

    Zumindest was Alltagssprache angeht, definitiv empfehlenswert!

    1. @reg: Schon nicht schlecht, aber Maschinen haben immer noch große Probleme mit Ausdrücken und Redewendungen.
      Lass mal DeepL „da beißt die Maus keinen Faden ab“ ins Englische übersetzen ?
      Eine Übersetzung Wort für Wort ist halt wertlos:
      „The mouse does not bite off a thread“.
      Korrekt wäre gewesen:
      „There‘s no changing that“

      1. Stimmt. Redewendungen müssten da mal per Hand nachgetragen werden. Gibt ja eigentlich nicht zu viele.

        Was ich da jetzt konkret ausprobiert habe, war eine Verschachtelung von Sätzen – wo ich nach und nach den Sinn/Kontext hinzugefügt habe. DeepL hat da wirklich vorbildlich jedes Mal den Bezug erkannt.

        1. @reg: Auch das würde IMHO nichts bringen, denn die Maschine wird immer daran scheitern, dass sie den Sinn nicht versteht. Es reicht halt nicht, einzelne Wörter übersetzen zu können bzw. Redewendungen aus einer Datenbank abrufen zu können. Ein Mensch versteht denn Sinn dahinter und würde daher auch Abwandlungen erkennen. Und Abwandlungen gibt es unendlich viele.

          Um bei dem Beispiel zu bleiben: „Frag mal deine Schwester, ob die Maus inzwischen doch den Faden abbeißt“ – mag zwar komisch klingen, aber als Mensch würde man das interpretieren als „frag mal deine Schwester ob sich das inzwischen geändert hat“. Als Maschine? Keine Chance. Vielleicht in 30-50 Jahren.

          Jahrmillionen von Evolution kann auch das Mooresche Gesetz nicht „mal eben“ einholen ?

          1. Die Maschine versteht ja in dem Sinne nie etwas, aber ich denke wenn man solche Redewendungen einträgt, dann sind sie zumindest als Option vorhanden, zwischen welchen sich der Algorithmus dann je nach Situation einstimmen kann.

            Wenn man diesen oft genug korrigiert, wird er die Redewendungen korrekt verbinden können.

            Ich denke es wird hierbei „Maus“ + „Faden“ + „abbeißen“ bereits als Trigger reichen und dann den Kontext abwiegen, ob es nicht ausnahmsweise wirklich um eine Maus geht. Grammatikalisch den Rest des Satzes zusammenzubauen, scheint DeepL ja bereits gelernt zu haben.

            Duden Redewendungen als Datensatz einspeisen und ein passendes deep learning Muster einbinden (was wohl der schwerste Part ist). Ab da kann man Jahrzehnte innerhalb von Wochen komprimieren ;).

          2. @reg: Beim Speicherplatz gebe ich Dir Recht, aber ansonsten ist gerade das fehlende Verständnis für den Sinn das Problem. Denn es reicht eben nicht, einzelne Bestandteile als Trigger zu erkennen, wenn die übrigen Bestandteile dazu führen können, dass der Sinn völlig umgedreht wird. Der Sinn ist aber Voraussetzung für eine korrekte Übersetzung. Von Dingen wie Betonung bei der Aussprache, Dialekt, Humor, Ironie/Sarkasmus oder Übersetzung in Echtzeit fange ich gar nicht erst an. Solange die Maschine die Komplexität des menschlichen Gehirns nicht erreicht, wird es eine missverständnisfreie Echtzeitübersetzung nur bei Star Trek geben ?

          3. Ich stimme dir zu, dass es nicht ohne Kontext klappt. Insofern wäre die parallele Entwicklung von Kultur-Übersetzern, welche neben den Sprachübersetzern laufen müssten, nötig. Also schon teilweise „echte künstliche Intelligenz“.

            Habe mal in Papers angesehen, ob man es bis dahin mit Datenbanken kaschieren kann und es scheint wohl Versuche zu geben, wo man bei Verwendung eines Idioms ein Sonderzeichen für den Übersetzer einfügt, welches dann die Übersetzung stark eingrenzt.

          4. Also nur um mal klarzustellen – ich meine jetzt nicht, dass es eine einfache Aufgabe ist. Bloß, dass die Variabilität der Sprache in 99% der verwendeten Sätze nicht so komplex ist, als dass man es jetzt nicht per Datenbank abdecken könnte.
            Man kann sich heute ja riesige Datensätze erlauben.

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