Maschinenübersetzung

Trusted Translations verfügt über spezialisierte Teams, die sich der Implementierung verschiedener Arten von maschinellen Übersetzungslösungen widmen. Unsere Teams sind auf dem neuesten Stand der Technik und wissen genau, wie man MT-Lösungen mit anderen Übersetzungstools und Menschen kombiniert, um die Vorteile der Geschwindigkeit, Sicherheit und Genauigkeit der Maschine mit menschlichem Fachwissen bei der Nachbearbeitung und der Überprüfung zu nutzen. Indem wir die Vorteile und Grenzen der neuesten MT-Technologie gründlich verstehen, können wir bestimmen, wie MT in fast jedem Übersetzungsszenario effektiv eingesetzt werden kann. Unsere Experten fungieren als Berater, um zu bewerten, ob eine MT-Lösung für einen bestimmten Kunden, eine bestimmte Domäne und einen bestimmten Projektumfang geeignet ist. Nach einigen Testschritten und nachdem sowohl der Kunde als auch unsere Experten die richtige MT-Lösung und -Architektur ermittelt haben, beginnen unsere Teams mit der Implementierung des richtigen Workflows und der richtigen Technologie. Diese anfängliche Anstrengung ist die Investition wert, denn sie sichert unseren Kunden einen hervorragenden ROI, während sie gleichzeitig eine qualitativ hochwertige, an die Bedürfnisse des Endbenutzers angepasste Ausgabe liefert. Für geschätzte Kunden, die häufig große Mengen an Inhalten verarbeiten müssen, werden unsere Teams alle Phasen weiter analysieren, um das beste MT-Dienstleistungsangebot zu implementieren. Dazu gehört eine mittel- und langfristige Analyse, um sicherzustellen, dass die Ziele unserer Kunden in jeder Phase erreicht werden. Mit anderen Worten, unterschiedliche Phasen erfordern möglicherweise unterschiedliche Tools, um das optimale Maß an Konsistenz und Zuverlässigkeit zu erreichen.

Neuronale maschinelle Übersetzung

Die Entwicklung von MT umfasste zwei sehr unterschiedliche Technologien: regelbasierte und statistische MT. Die Entwicklungen in der MT folgten einem logischen Pfad. Zunächst betrachteten Experten der aufstrebenden Wissenschaft der Computerlinguistik die Grammatikregeln als Grundlage für die Arbeit mit Korpora. Einige Jahre später kamen Statistiken und statistische Modelle ins Spiel. Als nächstes kam die Zusammenführung beider Konzepte zu hybriden (regelbasierten und statistischen) Modellen. Das geltende Gesetz des abnehmenden Ertrags spiegelte sich allmählich in kleinen, schrittweisen Verbesserungen wider, doch viele waren von den erzielten Ergebnissen nicht überzeugt.

Gerade als viele der frühen MT-Anwender anfingen, den Glauben zu verlieren, wurde mit der Anwendung neuronaler Netzwerkkonzepte und der Verarbeitung natürlicher Sprache ein Quantensprung erreicht. Die neuronale maschinelle Übersetzung (NMT) hat einen fulminanten Markteintritt hingelegt. NMT zeigte einen Wettbewerbsvorteil, indem es demonstrierte, dass alle Sprachkombinationen im Vergleich zu den alten Technologien viel besser funktionierten. Ein weiterer außerordentlicher Vorteil bestand darin, dass der Widerstand, der die Einführung der maschinellen Übersetzung verhinderte, bei allen Beteiligten gebrochen wurde, so dass insgesamt eine erfolgreiche „psychologische Umstellung“ auf diese neue Technologie erreicht wurde. Die Benutzer begannen, die „Benutzerfreundlichkeit“ dieser schnelleren und kostengünstigeren Lösung zu genießen. Kunden, die Übersetzungsdienstleistungen kauften, fingen an, ihre Anbieter mit einer unglaublichen Behauptung herauszufordern: „Die maschinelle Übersetzung liefert mir die gleiche oder sogar eine bessere Qualität als die von Ihnen gelieferte.“ In der Zwischenzeit begannen die Linguisten auf der anderen Seite, die maschinelle Ausgabe, die sie von ihren Projektmanagern zur Bearbeitung erhielten, zu loben.

Wussten Sie schon?

Maschinenübersetzungssysteme von Trusted Translations

Maschinelle Übersetzungen basieren auf bereits übersetzten Texten, die gemeinhin als zweisprachige Textkorpora bezeichnet werden. Bei älteren Technologien halfen ausreichend große Korpora beim Aufbau einer maschinellen Übersetzungsmaschine, die mit beeindruckender Genauigkeit verwendet werden konnte. Mit dem Aufkommen der NMT sind qualitativ hochwertige Korpora das, was wirklich zählt. Große Mengen an Übersetzungseinheiten werden nicht mehr benötigt, da sie nicht mehr die eigentlichen Unterscheidungsmerkmale für die Algorithmen sind. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Demokratisierung von MT nicht mehr aufzuhalten ist.

Trusted Translations ist in der Lage, Ihnen eine maßgeschneiderte neuronale MT-basierte Engine anzubieten, falls eine allgemeine neuronale MT Ihren Anforderungen nicht gerecht wird. Unsere Experten helfen Ihnen zunächst dabei, festzustellen, ob eine MT-Lösung ein praktikabler Weg ist, um Ihre Anforderungen zu erfüllen. Als Nächstes werden wir Ihnen dabei helfen, zu bestimmen, welcher der beiden Haupttypen von Systemen am besten zu Ihrer Globalisierungsstrategie passt: eine neuronale Maschinenübersetzungslösung für allgemeine Domänen, die auf der Verwendung einer General Machine Translation Engine (GNMTE) basiert, oder eine kundenspezifische Maschinenübersetzungslösung, die auf einer Custom Machine Translation Engine (CNMTE) basiert. Der Hauptunterschied zwischen einer GNMTE und einer CNMTE besteht darin, dass eine GNMTE normalerweise eine „Standard“-Engine ist, die nicht an die Bedürfnisse eines bestimmten Kunden angepasst werden kann. Im Gegensatz dazu ist eine CNMTE eine kundenspezifische Engine, die für einen bestimmten Kunden gebaut und maßgeschneidert wurde. Beide Optionen können durch menschliche Nachbearbeitung und sogar weitere Überprüfungsschritte zur Qualitätsverbesserung ergänzt werden. Darüber hinaus ermöglicht eine kundenspezifische maschinelle Übersetzungslösung, dass die Engine selbst im Laufe der Zeit intelligenter wird, basierend auf den spezifischen Bedürfnissen und Inhalten des Kunden. Allgemeine maschinelle Übersetzungslösungen können normalerweise für einen bestimmten Kunden etwas verbessert werden, indem sie durch die Verwendung eines Übersetzungsspeicher-Servers ergänzt werden, aber niemals auf dem gleichen Niveau wie durch das Training von kundenspezifischen Engines.

Auf der Grundlage Ihrer Ziele bestimmen wir den besten Ansatz, erstellen einen Plan und implementieren die passende MT-Lösung für Sie von A bis Z. Trusted Translations ist eines der wenigen Unternehmen weltweit, das diese Technologie versteht und über das Wissen verfügt, eine Lösung zu implementieren, die qualitativ hochwertige maschinelle Übersetzungen produziert, die sich dank menschlicher Anpassung und Nachbearbeitung im Laufe der Zeit verbessern. Nehmen Sie noch heute mit uns Kontakt auf für eine kostenlose Überprüfung, ob Ihr Projekt für eine MT-Lösung geeignet ist.

Übersetzungsspeicher-Server und MT-Engines für allgemeine Domänen

Wie oben erwähnt, können Übersetzungsspeicher-Server in Kombination mit neuronalen MT-Engines für allgemeine Domänen eine einfachere und kostengünstigere Lösung im Vergleich zu einer hochwertigen, kundenspezifischen neuronalen MT darstellen. Dies wird durch die Integration eines Übersetzungsspeicher-Servers mit dem entsprechenden Übersetzungsspeicher in den Übersetzungsprozess erreicht. Ein „Übersetzungsspeicher-Server“ (TMS) bezieht sich auf einen Server, der Übersetzungsspeicher für den Zugriff durch andere Übersetzer speichert. Der Server beherbergt den Übersetzungsspeicher an einem zentralen Ort und bietet menschlichen Übersetzern den Zugriff auf frühere Übersetzungen und in einigen Fällen die Möglichkeit, den Übersetzungsspeicher zu ändern und zu verbessern. Ein Übersetzungsspeicher-Server sollte nicht mit einer neuronalen Maschinenübersetzungsengine für allgemeine Domänen (GNMTE) verwechselt werden. Es handelt sich um zwei separate Tools, die kombiniert oder separat verwendet werden können. Da die Ergebnisse von GNMTEs allein für ein bestimmtes Thema in der Regel nicht so zuverlässig sind (selbst mit menschlicher Bearbeitung), empfehlen wir oft die Integration eines Übersetzungsspeicher-Servers in den Arbeitsablauf, um die Qualität des Ergebnisses zu verbessern. Trusted Translations verfügt über eines der erfahrensten Teams in der Branche, wenn es um die Implementierung von Übersetzungsspeichern und die Verwaltung von Übersetzungsspeicher-Servern als Teil einer neuronalen MT-Lösung für allgemeine Domänen geht.