Allgemeine (Baseline) neuronale maschinelle Übersetzungslösungen
Trusted Translations hat einen technologischen Prozess entwickelt, der grundlegende maschinelle Übersetzungssysteme (MT) von führenden KI-Anbietern wie Google, Microsoft, Amazon, DeepL und anderen mit Translation-Memory-Servern (TM) und Post-Editing-Diensten integriert, um hochvolumige Übersetzungen von branchenweit höchster Qualität zu erstellen.
Inhalte im Zusammenhang mit maschineller Übersetzung
Optimierter Prozess
Auf der Grundlage der Anforderungen und Spezifikationen unserer Kunden integrieren wir eine MT-Basislösung mit unserem Qualitätskontrollprozess, um äußerst zuverlässige und genaue Übersetzungen zu erstellen. Dieser proprietäre Prozess verbessert nachweislich die Bearbeitungszeiten und senkt die Kosten, während gleichzeitig ein sehr hohes Maß an Übersetzungsqualität aufrechterhalten wird.
Maschinenübersetzungssysteme für allgemeine Domänen
Eine General Domain Machine Translation Engine (manchmal auch als „GMTE“ bezeichnet) bezieht sich auf ein Softwareprogramm, das Text mit wenig oder ohne menschliches Eingreifen in eine und aus einer bestimmten Sprache übersetzen kann. Obwohl jede dieser Basis-Engines anders aufgebaut ist, sind die meisten von ihnen für die Übersetzung allgemeiner Inhalte konzipiert, die keine Fachterminologie beinhalten – daher auch der Name General Domain Machine Translation-Lösungen. Die beliebtesten sind Google Translate, Systran, Microsoft Translator, Microsoft Hub und Amazon.
Für das allgemeine Verständnis von relativ einfachen Inhalten können Basis-Engines gute Arbeit leisten. Bis zu diesem Zeitpunkt haben kundenspezifische Engines jedoch immer noch einen Wettbewerbsvorteil. Das heißt, die von GMTEs erstellten Übersetzungen allein sind für den professionellen Einsatz nicht zuverlässig genug, denn selbst bei einfachen Dokumenten sind Fehler vorprogrammiert.
Vor diesem Hintergrund kann GMTE je nach den Zielen des Kunden und der Art des Projekts ein nützlicher Teil eines Übersetzungsprozesses sein. Bei Trusted Translations haben wir gelernt, wie wir GMTEs richtig einsetzen und basierend auf den Bedürfnissen und Zielen unserer Kunden integrieren. Wenn wir der Meinung sind, dass ein bestimmtes Projekt ein guter Kandidat für die Integration von GMTEs in den Prozess ist, besprechen wir die Option mit unserem Kunden und entwickeln eine Lösung, die alle Vorteile von GMTEs, Memory-Servern und menschlicher Übersetzung (HT) und Überprüfung kombiniert.
Translation-Memory-Server und General Domain MT
Die Verwendung eines Translation-Memory-Servers („TMS“) bei Verwendung eines GMTE ist eine Möglichkeit, die Gesamtqualität der Übersetzungsausgabe zu verbessern, da er ältere, von Menschen übersetzte Segmente als Teil der Ausgabe nutzt. Die Verwendung solcher älteren Inhalte trägt zur Qualitätssicherung bei, was sich in einer verbesserten Einhaltung kundenspezifischer Stilrichtlinien widerspiegelt, und hilft sogar bei der Terminologie in Fällen, in denen Glossare möglicherweise kein starker Vorteil sind. Eine mögliche Ausgestaltung des Workflows zur Inhaltsaufbereitung bestünde darin, dass jedes Inhaltssegment zunächst mittels eines TMS übersetzt wird. Wird in diesem ersten Schritt kein identisches oder ähnliches Segment (vollständige oder unscharfe Übereinstimmung) gefunden, wird der Inhalt durch die General Machine Translation Engine geleitet.
Bei den meisten TMS können Sie derzeit diese beiden Schritte gleichzeitig ausführen. Schließlich kann der zweisprachige Inhalt, der entweder aus einem Translation Memory oder aus einer reinen maschinellen Übersetzung stammt, auch von einem fachkundigen Post-Editor bearbeitet werden, d. h. von einem Linguisten, der speziell für die Arbeit mit dieser maschinellen Übersetzung ausgebildet ist. Darüber hinaus werden alle menschlichen Nachbearbeitungen in den TMS zurückgemeldet, wodurch die Qualität der nächsten Übersetzung verbessert wird.
Menschliches Post-Editing von maschinellen Übersetzungen allgemeiner Domänen
Die Verwendung von GMTE kann die Geschwindigkeit der Ausgabe im Vergleich zu einem Übersetzungsprozess, an dem nur menschliche Linguisten beteiligt sind, erheblich steigern. Mit genügend Rechenleistung könnten Sie Hunderte Millionen Wörter in nur wenigen Tagen übersetzen. Ungeachtet der jüngsten Debatte darüber, ob die Parität zwischen MT- und HT-Ausgabe erreicht wurde, könnte im Allgemeinen ein gewisser Grund zur Besorgnis über die Qualität der endgültigen Ausgabe bestehen. Eine Lösung besteht darin, einen menschlichen Post-Editing-Schritt und möglicherweise zusätzliche Überprüfungsschritte als Teil des Workflows hinzuzufügen. Die Integration eines menschlichen Post-Editing-Prozesses verlängert zwar die Bearbeitungszeit, führt aber wiederum zu einem viel höheren Qualitätsniveau und kann auch helfen, Problembereiche bei der Verwendung von GMTEs zu erkennen.
MT-Systeme für allgemeine Domänen, Speicherserver und menschlicher Post-Editing-Workflow
Da sich maschinelle Übersetzungslösungen noch in der Entwicklungs- und Verbesserungsphase befinden, behandelt Trusted Translations jedes Projekt als Einzelfall. Auf der Grundlage unserer Erfahrung haben wir jedoch mehrere Workflows entwickelt und getestet, die maschinelle Übersetzung erfolgreich integrieren. Der folgende ist ein üblicher Workflow, der GMTE mit einem Translation Memory und einer menschlichen Post-Editing-Lösung integriert.
Wie oben dargestellt, würde der Inhalt über eine API oder andere Arten von Integrationen durch alle Schritte des Prozesses fließen. Jedes Inhaltssegment durchläuft den TMS und die General Domain Machine Translation Engine, um die Post-Editing-Umgebung zu erreichen. Mit anderen Worten: Die Ergebnisse jedes Segments, die von unserem Translation Memory Server und/oder unserer General Machine Translation Engine kommen, werden online von einem unserer professionellen Post-Editoren in unserer cloudbasierten Post-Editing-Umgebung nachbearbeitet. Der Prozess kann gleichzeitig für mehrere Sprachen ablaufen. Der Prozess fließt fast augenblicklich in die Post-Editing-Umgebung. Retro-Feedback, das sich aus der menschlichen Post-Editing-Aufgabe ergibt, generiert automatische Updates für den TMS.
General Domain MT vs. kundenspezifische MT
Die Verwendung einer General Domain Machine Translation Engine in Kombination mit Translation-Memory-Servern senkt die Kosten erheblich, indem menschliches Post-Editing anstelle von menschlicher Übersetzung (von Grund auf neu) und Überprüfung verwendet wird. Die Bearbeitungszeiten verbessern sich dramatisch. Der Nachteil dieser Option besteht darin, dass die Qualität nicht so hoch ist und das maschinelle Übersetzungssystem nicht die dynamische Fähigkeit hat, zu lernen und sich selbst zu verbessern, wie es eine kundenspezifische Machine Translation Engine kann.
