Maschinelle Übersetzung (MÜ) – wertvolles Tool für Business und für Alltagsleben
Angesichts der ständig wachsenden globalen Wirtschaft ist die Notwendigkeit einer schnellen und genauen Übersetzung von Dokumenten wichtiger denn je. Die maschinelle Übersetzung ist ein wertvolles Instrument, mit dem Unternehmen Zeit und Geld sparen können. Darüber hinaus kann diese Transfer Methode im täglichen Leben eingesetzt werden, um die Kommunikation zwischen den Menschen zu erleichtern.
Machine Translation ist ein Prozess, bei dem Software eingesetzt wird, um Texte von einer Sprache in eine andere zu übersetzen. Als Basis für die Übersetzungsprogramme und -prozesse dient Künstliche Intelligenz. Sie ermöglicht mithilfe von Algorithmen, die den Text analysieren und versuchen, Muster zu finden, die übersetzt werden können.
Der Einsatz von computerbasierten Programmen bei dem Übersetzungsprozess hat viele Vorteile, sowohl für Unternehmen, als auch Kunden und Kundinnen, Mitarbeiter und Mitarbeiterinnen und Privatpersonen, die über Sprachgrenzen hinweg kommunizieren müssen. Er eröffnet die Möglichkeit, große Textmengen schnell und einfach zu übersetzen, und ist zudem kostengünstiger als menschliche Übersetzungsdienste. Machine Translation macht die Welt kleiner und vernetzter als je zuvor.
Wie kann Maschinenübersetzung in der Wirtschaft eingesetzt werden?
Um auf dem heutigen globalen Markt wettbewerbsfähig zu bleiben, sind Unternehmen zunehmend auf internationale Kommunikation angewiesen. Daher war die Nachfrage nach Sprachübersetzungsdiensten noch nie so hoch wie heute. Zwar werden menschliche Übersetzer und Übersetzerinnen immer eine wichtige Rolle in der Übersetzungsbranche spielen, doch die Machine Translation wird für Unternehmen und seine Kunden und Kundinnen immer beliebter. Die maschinelle Übersetzung ist eine schnelle und kostengünstige Möglichkeit, große Textmengen zu übersetzen, und kann von der Lokalisierung von Websites bis zur Übersetzung von Dokumenten eingesetzt werden. In vielen Fällen kann MÜ eine ausreichend genaue Übersetzung für Geschäftszwecke liefern. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass diese Methode nicht für alle Textsorten verwendet werden kann. Wenn Genauigkeit und Einhaltung eines bestimmten Stils entscheidend sind, sollten Unternehmen immer die Dienste eines professionellen Übersetzers oder Übersetzerin in Anspruch nehmen. Aber für schnelle und grobe Übersetzungen kann die maschinelle Übersetzung ein hilfreiches Tool sein.
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Warum freut sich Machine Translation über steigende Beliebtheit im Alltagsleben?
Die maschinelle Übersetzung wird zwar oft mit großen Projekten wie der Übersetzung von Website-Inhalten oder Regierungsdokumenten in Verbindung gebracht, sie kann aber auch in alltäglichen Situationen nützlich sein. So bieten viele frei verfügbare Übersetzungsprogramme wie DeepL oder Google Translator, die auf Künstlicher Intelligenz basieren, Texte sofort von einer Sprache in eine andere zu übersetzen. Das kann praktisch sein, wenn Sie im Ausland unterwegs sind und auf Schilder oder Menüs in einer Sprache stoßen, die Sie nicht verstehen.
Ebenso kann die MÜ für die schnelle Übersetzung von E-Mails oder anderer Korrespondenz von Geschäftspartnern, die eine andere Sprache sprechen, nützlich sein. Darüber hinaus wird die maschinelle Übersetzung auch für Bildungszwecke immer beliebter. Die Studenten können jetzt mit Hilfe von Übersetzungssoftware neue Inhalte, Artikel und andere Internet Ressourcen schnell und einfach in ihre Muttersprache übersetzen und so neue Infos und Konzepte leichter erlernen. Kurz gesagt, die maschinelle Übersetzung wird in unserer globalisierten Welt immer nützlicher, und es gibt viele Möglichkeiten, wie sie im Alltag eingesetzt werden kann.
Was genau verbirgt sich hinter dem Begriff Maschinelle Übersetzung?
Die maschinelle Übersetzung, kurz MÜ, ist eine Technologie, die das Übersetzungsverfahren von Texten aus einer Sprache in eine andere automatisiert. Maschinelle Übersetzungssysteme analysieren den Ausgangstext in der Ausgangssprache und erzeugen einen gleichwertigen Zieltext in der Zielsprache, ohne dass ein Mensch eingreifen muss. Maschinelle Übersetzungssysteme verwenden in der Regel statistische und linguistische Methoden, um den Ausgangstext zu analysieren und Übersetzungen zu erstellen. Diese Systeme können für die Übersetzung großer Textmengen eingesetzt werden, z. B. für Nachrichtenartikel oder technische Handbücher. Maschinelle Übersetzung wird häufig in Bereichen eingesetzt, in denen keine menschlichen Übersetzer zur Verfügung stehen oder in denen große Textmengen schnell übersetzt werden müssen. Die MÜ kann zwar in einigen Fällen genaue Übersetzungen liefern, ist aber nicht in der Lage, die Genauigkeit der menschlichen Übersetzung zu erreichen. Diese Übersetzungsmethode ist am effektivsten, wenn sie in Verbindung mit menschlicher Übersetzung verwendet wird. Obwohl die maschinelle Übersetzungstechnologie in den letzten Jahren rasante Fortschritte gemacht hat, bleibt sie eine unvollkommene Wissenschaft und ist noch nicht in der Lage, die Qualität der menschlichen Übersetzung zu erreichen. Daher wird sie oft als Hilfsmittel zur Unterstützung menschlicher Übersetzer und Übersetzerinnen eingesetzt, anstatt diese vollständig zu ersetzen.
Neuronale maschinelle Übersetzung ohne Nachbearbeitung – Case Study
Die polnische Niederlassung des Unternehmens wandte sich telefonisch an uns mit der Bitte um ein Angebot für eine technische Übersetzung – die aus dem Ausland importierte Dokumentation war auf Schwedisch, Englisch und Französisch verfasst, und der Kunde benötigte sie auf Polnisch.
Die Anfrage war jedoch insofern ungewöhnlich, als der Kunde nicht über das Material in digitalen Dateien verfügte – alle Unterlagen waren ihm auf herkömmliche Weise in Papierform zur Verfügung gestellt worden.
Geschichte der MÜ
Die Geschichte der maschinellen Übersetzungen lässt sich bis in die Anfänge der Computertechnik zurückverfolgen. Seit den 1950er Jahren ist Machine Translation (MT) ein aktives Forschungsgebiet. Aber schon in den 1930er Jahren entwickelte ein Team sowjetischer Ingenieure eine Maschine namens Elektromechanisches Übersetzungsgerät, die für Wort für Wort Ersetzung zwischen Russisch und Englisch dienen konnte. Das Gerät wurde jedoch nie in großem Umfang eingesetzt.
In den 1950er Jahren übersetzte ein Team von Wissenschaftlern an der Georgetown University erfolgreich einen russischen Satz ins Englische und bewies damit die Machbarkeit der automatischen Übersetzung. 1954 experimentierte der IBM-Forscher Georgetown-IBM mit der automatischen Übersetzung von mehr als 60 russischen Sätzen ins Englische. Der Erfolg dieses Experiments veranlasste IBM, die Forschung auf dem Gebiet maschineller Übersetzung fortzusetzen. Im Jahr 1966 wurde die Software SYSTRAN von Peter Toma und James Giveson entwickelt. SYSTRAN wurde die erste kommerzielle maschinelle Übersetzungssoftware und wird auch heute noch verwendet. Frühe Systeme basierten zumeist auf regelbasierten Methoden, die ein hohes Maß an linguistischem Wissen erfordern, das von Linguisten spezifiziert werden muss. Diese Systeme waren jedoch nicht sehr effektiv und lieferten oft ungenaue und schwer verständliche Übersetzungen.
In den folgenden Jahrzehnten wurden die maschinellen Übersetzungsmethoden ständig weiterentwickelt. In den 1980er Jahren begann man, statistische Methoden einzusetzen, die zur Verbesserung der Übersetzungsqualität beitrugen, indem man den gesamten Text als Datensatz betrachtete und statistische Modelle zur Identifizierung von Mustern verwendete. Dieser Ansatz, der als statistische maschinelle Übersetzung bekannt ist, wird auch heute noch verwendet und hat dazu beigetragen, effektivere maschinelle Übersetzungssysteme zu schaffen. Allerdings sind diese Systeme immer noch bis zu einem gewissen Grad auf menschliche Experten angewiesen, da sie zum Training kommentierte Datensätze benötigen.
Mit der zunehmenden Verfügbarkeit großer Datenmengen hat sich jedoch die neuronale maschinelle Übersetzung in den letzten Jahren zum vorherrschenden Ansatz entwickelt. Bei dieser Technik werden künstliche neuronale Netze verwendet, um aus Daten zu lernen, und zwar auf eine Weise, die dem menschlichen Spracherwerb ähnelt. Die NMÜ ist nach wie vor ein aktives Forschungsgebiet, und zukünftige Verbesserungen werden die maschinelle Übersetzung wahrscheinlich näher an die menschliche Genauigkeit heranbringen.
2016 gab Google bekannt, dass sein neuronales maschinelles Übersetzungssystem bei einer Reihe von Sprachpaaren eine Leistung auf menschlichem Niveau erreicht hat. Heute wird die maschinelle Übersetzung von Unternehmen und Privatpersonen auf der ganzen Welt eingesetzt, um schnell und effizient Texte von einer Sprache in eine andere zu übersetzen. Auch wenn es noch Raum für Verbesserungen gibt, haben MT-Systeme seit ihren bescheidenen Anfängen einen weiten Weg zurückgelegt und sind für die Zukunft sehr vielversprechend.
Mit den Fortschritten der Künstlichen Intelligenz im 21. Jahrhundert ist die maschinelle Übersetzung immer genauer und ausgefeilter geworden. Heute gibt es viele verschiedene Softwareprogramme, die zwischen einer Vielzahl von Sprachen übersetzen können. Auch beim Browsen im Internet nach Produkten und Services oder beim Suchen von Benutzer nach Artikel und Posts in den sozialen Medien werden die Suchergebnisse oft automatisch übersetzt. Künstliche Intelligenz (Artificial Intelligence, AI) ist für uns inzwischen untrennbar mit technischem Fortschritt verbunden. Tatsächlich wird sie in immer mehr Bereichen der Industrie erfolgreich eingesetzt
Drei Hauptarten der maschinellen Übersetzungen
Bei der MÜ wird der Text mithilfe eines Computers von einer Sprache in eine andere übersetzt. Es gibt drei Hauptarten der maschinellen Übersetzungen:
Die regelbasierte maschinelle Übersetzung ist die traditionellste Art von maschineller Übersetzung. Sie stützt sich auf eine Reihe von Regeln, die festlegen, wie Wörter und Sätze von einer Sprache in eine andere übersetzt werden sollen. Diese Methode kann sehr genau sein, aber die Entwicklung der Regeln ist oft zeitaufwändig und teuer. Dieser Ansatz wird häufig für die Übersetzung zwischen eng verwandten Sprachen verwendet, z. B. Französisch und Spanisch.
Die statistische maschinelle Übersetzung ist eine neuere Form der MÜ, bei der statistische Modelle zur Übersetzung von Text verwendet werden. Diese Art der maschinellen Übersetzung ist im Allgemeinen schneller und kostengünstiger als die regelbasierte maschinelle Übersetzung, kann aber weniger genau sein. Dieser Ansatz wird häufig für die Übersetzung zwischen weniger eng verwandten Sprachen verwendet, z. B. Englisch und Japanisch.
Die neuronale maschinelle Übersetzung ist die neueste Art der maschinellen Übersetzung. Sie verwendet Algorithmen der Künstlichen Intelligenz, um zu lernen, wie Texte zu übersetzen sind. Diese Methode kann genauer sein als andere Methoden, ist aber auch komplexer und teurer. Dieser Ansatz wird häufig für die Übersetzung zwischen sehr unterschiedlichen Sprachen verwendet, z. B. zwischen Englisch und Mandarin-Chinesisch.
Bei der Auswahl einer maschinellen Übersetzungsmethode ist es wichtig, Genauigkeit, Geschwindigkeit und Kosten zu berücksichtigen. Jede Methode hat ihre eigenen Stärken und Schwächen, so dass die beste Wahl von den spezifischen Anforderungen des Projekts abhängt.
Neuronale maschinelle Übersetzung (Neural Machine Translation) und die verschiedenen Varianten von Post-Editing
Die neuronale maschinelle Übersetzung (NMT) ist eine sich rasch entwickelnde Technologie für die automatische Übersetzung von Texten aus einer Sprache in eine andere. NMT-Systeme sind in der Lage, aus großen Datenmengen zu lernen und können potenziell Übersetzungen von ähnlicher Qualität wie die von menschlichen Übersetzern und Übersetzerinnen anfertigen. Allerdings machen NMT-Systeme immer noch Fehler, und diese Fehler können kostspielig sein, wenn sie zu einer Fehlkommunikation führen. Aus diesem Grund haben viele Unternehmen, die NMT einsetzen, ein Posting für die neuronale maschinelle Übersetzung (NMT-PE) eingeführt, ein Verfahren, bei dem Menschen die von NMT-Systemen gemachten Fehler korrigieren.
Die NMT ist eine Variante der maschinellen Übersetzung, bei der Künstliche Intelligenz und ihre neuronalen Netze zur Erstellung von Übersetzungen verwendet werden. Bei NMT-Systemen handelt es sich um End-to-End-Modelle, die einen Ausgangssatz lesen und einen grammatikalisch und sprachlich entsprechenden Zielsatz erzeugen. NMT gilt als eine „fortschrittlichere“ Form der maschinellen Übersetzung, da sie die Nuancen der Sprache besser erfassen kann als herkömmliche statistische Methoden.
Es gibt drei Hauptvarianten der NMT:
Raw NMT (ohne Nachbearbeitung)
Rohe NMT ist die einfachste Form der maschinellen Übersetzung und umfasst keine Nachbearbeitung. Diese Methode ist vorteilhaft, weil sie schnell ist und keine zusätzlichen Ressourcen erfordert. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass rohe NMT manchmal ungenaue Ergebnisse liefern kann. Aus diesem Grund ist es am besten, rohe NMT zu verwenden, wenn der Text nicht perfekt sein muss, z. B. nur für den internen Gebrauch bestimmt ist. Auch wenn in manchen Fällen eine leichte Nachbearbeitung erforderlich ist, kann Raw NMT ein Translation Memory (TM) bereitstellen, das für künftige Projekte verwendet werden kann.
Light NMT (NMÜ mit rudimentärer Nachbearbeitung)
Eine leichte Nachbearbeitung ist eine schnelle und einfache Möglichkeit, die Genauigkeit der MÜ zu verbessern. Dabei werden rudimentäre Techniken wie Rechtschreibprüfung und Grammatikkorrektur eingesetzt, um Fehler in maschinell übersetzten Texten zu korrigieren. Dies führt zwar nicht zu perfekten Ergebnissen, kann die Qualität von Übersetzungen aber durchaus verbessern. Light NMT kann vor allem bei der Übersetzung umfangreicher Dokumente nützlich sein, bei denen die Zeit eine wichtige Rolle spielt. Darüber hinaus kann ein leichtes Post-Editing dazu beitragen, die Lesbarkeit maschinell übersetzter Texte zu verbessern und sie benutzerfreundlicher zu machen.
Full NMT (NMÜ mit umfassender Nachbearbeitung)
Das vollständige Post-Editing ist die Kombination von MÜ mit umfangreichen Nachbearbeitungstechniken und ermöglicht es, Übersetzungen zu erstellen, die von denen menschlicher Übersetzer oder Übersetzerinnen praktisch nicht zu unterscheiden sind. Das vollständige Post-Editing ist eine immer beliebtere Option für Unternehmen, die qualitativ hochwertige Übersetzungen benötigen, aber nicht über das Budget für menschliche Übersetzungen verfügen. Sie wird auch immer mehr zur bevorzugten Option für übersetzte Inhalte, die von Menschen gelesen werden sollen, wie z. B. Marketingmaterialien, Benutzerhandbücher und Online-Inhalte.
Die Nachbearbeitung der neuronalen maschinellen Übersetzung (редакция на машинен превод) ist ein Prozess, der die Stärken von menschlichen Übersetzern oder Übersetzerinnen und NMT-Systemen kombiniert. Bei diesem Prozess überprüft und überarbeitet ein menschlicher Redakteur oder eine Redakteurin den Output eines NMT-Systems. Dadurch wird sichergestellt, dass das Endprodukt genau und fehlerfrei ist. Das Post-Editing neuronaler maschineller Übersetzungen ist ein wesentlicher Bestandteil des Lokalisierungsprozesses, da es Unternehmen ermöglicht, qualitativ hochwertige Übersetzungen in großem Umfang zu erstellen. Das Post-Editing neuronaler maschineller Übersetzungen ist ein leistungsstarkes Tool für Unternehmen, die globale Märkte erreichen möchten.
Mensch vs. Maschine – welche Übersetzung ist komplexer?
Die maschinelle Übersetzung hat in den letzten Jahren einen weiten Weg zurückgelegt, aber im Vergleich zur menschlichen Übersetzung hat sie immer noch ihre Grenzen. Ein großer Vorteil der maschinellen Übersetzung ist ihre Schnelligkeit. Die MÜ kann große Mengen von Texten sehr schnell übersetzen, was ideal für dringende Projekte ist. Ein weiterer Vorteil ist, dass sie als Ausgangspunkt für menschliche Übersetzer und Übersetzerinnen dienen kann, was Zeit und Mühe spart. Allerdings hat diese Art der Übersetzungen auch einige Nachteile. Einer davon ist, dass sie weniger genau sein kann als eine menschliche Übersetzung, insbesondere bei komplexeren Texten. Ein weiterer Nachteil ist, dass es schwierig sein kann, die Nuancen und Feinheiten der Sprache zu erfassen. Daher wird die maschinelle Übersetzung am besten in Verbindung mit der menschlichen Übersetzung verwendet und nicht als Ersatz für diese.
Die maschinelle Übersetzung gibt es schon seit einiger Zeit, und ihre Möglichkeiten haben in den letzten Jahren exponentiell zugenommen. Die maschinelle Übersetzung (MT) stützt sich auf Computer, um Texte von einer Sprache in eine andere zu übersetzen. Sie kann extrem schnell sein und wird häufig für große Dokumente wie Websites oder technische Handbücher verwendet. Allerdings kann die maschinelle Übersetzung auch ungenaue Ergebnisse liefern, insbesondere bei der Übersetzung von idiomatischen Ausdrücken oder Slang. Die menschliche Übersetzung wird von professionellen Übersetzern und Übersetzerinnen durchgeführt, die Native Speaker der Zielsprache sind. Sie sind in der Lage, die Nuancen des Ausgangstextes zu verstehen und diese in die Zielsprache zu übertragen. Das bedeutet, dass die menschliche Übersetzung oft genauer ist als die maschinelle Übersetzung, aber sie ist auch teurer und langsamer.
Wenn Sie eine qualitativ hochwertige Übersetzung sicherstellen möchten, sollten Sie einen professionellen Übersetzungsdienst wie Skrivanek beauftragen.
Können Sie sich Ihr Leben ohne Übersetzungsprogramm wie Google Translator vorstellen? – die Zukunft der MÜ
Mit der rasanten Globalisierung und dem Aufkommen des Internets war der Bedarf an effektiver maschineller Übersetzung noch nie so groß wie heute. Es gibt inzwischen viele verschiedene Softwareprogramme, die Übersetzungsdienste anbieten, und die Genauigkeit dieser Programme wird ständig verbessert.
Die maschinelle Übersetzung (MT) hat in den letzten Jahren dank der Fortschritte in der Künstlichen Intelligenz (AI) und der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) einen weiten Weg zurückgelegt. Google Translate ist eines der beliebtesten maschinellen Übersetzungsprogramme, und es wird immer besser bei der Übersetzung mehrerer Sprachen. Es gibt jedoch noch einige Herausforderungen, die bewältigt werden müssen, bevor MÜ als gleichwertig mit menschlicher Übersetzung angesehen werden kann.
Die Herausforderungen der MÜ
Eine der größten Herausforderungen ist der Umgang mit Redewendungen und umgangssprachlichen Ausdrücken. Diese sind oft spezifisch für eine bestimmte Sprache oder Kultur und können schwer zu übersetzen sein. Eine weitere Herausforderung ist der Umgang mit Zweideutigkeit. Dies kann besonders in Sprachen wie Chinesisch schwierig sein, wo ein einziges Wort mehrere Bedeutungen haben kann. Außerdem haben MÜ-Programme oft Probleme mit der Wortfolge, was zu Übersetzungen führt, die unbeholfen oder falsch klingen und falsche Satzstrukturen haben.
Trotz dieser Herausforderungen sieht die Zukunft der maschinellen Übersetzung vielversprechend aus. Mit fortschreitender Entwicklung wird die maschinelle Übersetzung wahrscheinlich immer genauer und zuverlässiger werden. In Zukunft wird diese Methode wahrscheinlich zunehmend für einfache Übersetzungen eingesetzt werden, so dass sich die menschlichen Übersetzer und Übersetzerinnen auf komplexere Aufgaben konzentrieren können.
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