Google 翻譯的準確度如何？

Google 翻譯什麼時候準確？

Google 翻譯擅長翻譯常見短語和簡單句子，特別是在有大量數據的語言對之間。例如，英語和西班牙語之間的翻譯準確率超過 90%，因為這兩種語言是網路上最常用的語言。

Google 翻譯非常適合翻譯不需語境或細膩度的字面文本。它能處理以下類型的基本翻譯：

• 網站導覽選單和按鈕
• 語言簡單的產品描述
• 以淺顯語言撰寫的教學或資訊內容

此外，Google 翻譯在歐洲語言（如法語、德語和義大利語）之間的翻譯也很可靠，因為這些語言有大量數據。但在翻譯較少見的語言對或線上資料有限的語言時，準確度就不如人意。

Google 翻譯的限制

雖然 Google 翻譯是一個強大的工具，但它也有其限制。主要問題之一是缺乏語境意識。Google 翻譯會逐字或逐片語翻譯，無法完全理解其使用的語境，這可能導致技術上正確但無法傳達原意的翻譯。

另一個限制是 Google 翻譯難以處理非正式語言和俚語。由於它主要依賴書籍和文章等正式書面資料，對於日常口語中的口語表達、成語和俗語，翻譯效果可能不佳。

複雜的語法結構對 Google 翻譯來說也是一大挑戰。不同語言有不同的詞序、動詞變化和句子結構規則。雖然 Google 翻譯能處理簡單句子，但對於語法較複雜的句子，可能會產生生硬或錯誤的翻譯。

此外，Google 翻譯未必能正確翻譯文化參照、幽默或文字遊戲，因為這些往往依賴細微差異和文化語境，機器難以理解。

Google 翻譯在不同語言間的準確度

Google 翻譯的準確度因語言對和文本複雜度而異。一般來說，對於較熱門的語言，尤其是同語系或地理區域內的語言，表現較佳。

對於西班牙語、法語、德語和義大利語等主要歐洲語言，Google 翻譯的準確率通常可達 80-90%。這表示對於基本翻譯，它能提供原文不錯的譯文。但即使在這個群組內，準確度也有差異。例如西班牙語的準確率通常最高，約 90%。

若轉向較少使用的歐洲語言，如葡萄牙語、荷蘭語及斯堪地那維亞語（瑞典語、挪威語、丹麥語和芬蘭語），準確率會降至 60-80%。雖然對簡單翻譯仍可用，但錯誤機率增加，這些翻譯可能需要更多人工審核和編輯。

對於非歐洲語言，Google 翻譯的表現則大不相同。2019 年一項研究發現，對於宿霧語、喬治亞語、庫德語、拉丁語、馬來語、毛利語、尼泊爾語、波斯語、旁遮普語、烏爾都語和烏茲別克語等語言，Google 翻譯在翻譯成英文時，錯誤率高達 80%。

造成這種情況的原因在於用於訓練 Google 翻譯機器學習模型的語言資源和數據的可用性。對於有大量平行文本（由人工翻譯成多種語言的文本）的熱門語言，系統有更多學習範例，因此更準確。但對於資源較少的語言，缺乏訓練數據會導致更多錯誤和誤譯。

即使在同一語系內，Google 翻譯的表現也會有所不同。例如，它在西班牙語等語言的正式或結構化文本上表現良好，但對於同語言中的口語表達、成語或俚語則可能表現不佳。這是因為工具的訓練數據未必能涵蓋非正式語言的細微差異和文化語境。

Google 翻譯相關研究

研究人員針對不同領域和語言對測試了 Google 翻譯。以下是摘要：

醫學翻譯
2014 年一項研究發現，Google 翻譯在將複雜醫學用語從英文翻譯成西班牙語和中文時，準確率僅為 57.7%。雖然多數情況下能保留整體意思，但該研究警告不應依賴機器翻譯醫學內容。

文學翻譯
Google 翻譯在英語文學文本上的表現較好。但有研究顯示，將非正式英語翻譯成其他語言時，準確率僅為 72%。成語、俚語和口語表達對機器翻譯來說很難正確處理。

語言對表現
Google 翻譯的準確度因語言對而異。UCLA 醫學中心 2021 年一項研究發現，不同語言的醫學用語翻譯準確率介於 55% 到 94% 之間。歐洲語言的準確度高於資源較少的語言。

語境與細膩度
Google 翻譯最大限制之一是無法理解語境和細膩差異。Weglot 的一項研究發現，當機器翻譯系統無法辨識某詞語的語境時，會給出一般性翻譯而非原意，導致不準確。

這些研究顯示了 Google 翻譯的優缺點，但請記住，技術不斷進步，準確度可能已較研究時有所提升。不過，這些研究也凸顯了對於關鍵或專業內容，結合機器翻譯與人工編輯審核的重要性。

Google 翻譯的替代方案

Google 翻譯雖然受歡迎，但並非唯一選擇。其他大型業者如 DeepL、Amazon Translate 和 Microsoft Translator 也運用神經機器翻譯技術。

DeepL是 Linguee 推出的神經機器翻譯系統。它利用大量人工翻譯文本訓練 AI 模型，因此能產生非常準確的翻譯。DeepL 支援 28 種語言，少於 Google 翻譯。但研究顯示，對於某些語言對（如西班牙語和義大利語），DeepL 的表現可超越 Google。

Amazon Translate是 Amazon Web Services（AWS）推出的神經機器翻譯服務。它運用先進的深度學習模型，支援 75 種語言的高品質翻譯。雖然在某些語言上未必能與 Google 翻譯或 DeepL 匹敵，但 Amazon Translate 擅長提供大量「免人工」翻譯，即機器輸出已足夠直接使用。

Microsoft Translator是另一個機器翻譯領域的重要參與者，支援 111 種語言。與競爭對手一樣，它也運用神經網路進行翻譯。Microsoft Translator 在多種語言間表現良好，特別是歐洲語言對。雖然初始翻譯未必最準確，但其輸出通常足以作為人工後編輯的良好起點。

總結來說，沒有任何一款機器翻譯工具能完美適用於所有語言或情境。每種工具都有其優缺點。對於關鍵性翻譯或需要高度細膩度和語境的內容，通常最好結合多個機器翻譯引擎的結果並進行人工後編輯，以獲得最高品質。

延伸閱讀：5 款機器翻譯軟體及選擇指南

Google 翻譯 vs. Bing Translator：2025 年哪款翻譯工具稱霸？

網站使用 Google 翻譯

雖然 Google 翻譯能滿足基本翻譯需求，但其準確度不足以應付專業網站翻譯。它適合簡單短語和句子，特別是文學或一般資訊內容。但對於複雜句子、非正式表達和需依賴語境的內容則表現不佳。

使用 Google 翻譯進行網站翻譯的主要優勢之一是速度和易用性。它即時且免費，對於預算有限或資源不足的企業來說很有吸引力。此外，它支援多種語言，是觸及全球受眾的多功能工具。

但僅靠 Google 翻譯進行網站翻譯存在風險。不準確或翻譯不佳的內容可能損害品牌形象，讓顧客感到困惑或疏離，甚至在某些情況下引發法律問題。成語、俚語和文化參照可能在翻譯過程中遺失，導致生硬或無意義的語句。

此外，Google 翻譯的準確度因語言對而異。對於像英語和西班牙語這樣有大量數據的語言表現良好，但對於較少見或語法複雜的語言則不盡理想。

若企業希望為全球客戶提供無縫且在地化的體驗，建議採用結合機器翻譯、人工編輯與品質保證的更全面解決方案。如此一來，翻譯內容不僅準確，還能貼近文化並針對目標受眾最佳化。

更佳方案：機器翻譯 + 人工翻譯

像 Google 翻譯這樣的機器翻譯（MT）技術雖然進步神速，但在處理複雜語言、語境和細膩度時仍有限制。因此，獲得準確網站翻譯的最佳方式，是結合 MT 的效率與人工編輯的專業。

Google 翻譯等 MT 引擎運用人工智慧，能快速將文字從一種語言翻譯成另一種。但語言不斷演變，新興俚語、成語和表達層出不窮，MT 難以跟上。專業人工譯者則能憑藉深厚語言知識，捕捉 MT 遺漏的錯誤或不自然用語。

透過 MT 與人工翻譯無縫結合，企業能以更低成本和更快速度獲得高品質翻譯。首先，MT 提供基礎譯文，成本和時間僅為人工翻譯的一小部分。接著，人工編輯審核 MT 輸出，修正並調整，使其自然流暢且保留原意與語境。

這種 MT+人工的方式讓企業能擴大翻譯規模。MT 負責大部分工作，人工專家則為譯文做最後潤飾。最終產出高品質、在地化內容，能在各市場引起顧客共鳴。

結論

Google 翻譯改變了我們跨語言溝通的方式，是一款快速、免費且易於存取的翻譯工具，每天服務數百萬人。從統計機器翻譯轉向神經機器翻譯後，熱門語言對和簡單內容的表現大幅提升。但在複雜語法、成語、文化細膩度和低資源語言方面仍有限制。因此，雖然它適合日常翻譯和快速語言支援，但不建議用於專業或敏感內容。若需準確且具文化相關性的翻譯，特別是商業、法律或醫療內容，MT+人工才是最佳選擇。