Maschinelle Übersetzungen - die wichtigsten Begriffe einfach erklärt

Zahlreiche Unternehmen setzen auf Software, die den Übersetzungsvorgang automatisiert und zu Zeit- und Kostenersparnissen führt. Hinter den nützlichen Übersetzungstools verbergen sich komplexe Technologien. Doch auch ohne das nötige Fachwissen erschließt sich die Funktionsweise maschineller Übersetzungssysteme schnell - wenn sie verständlich erklärt wird. Warum ist Machine Learning untrennbar mit Übersetzungstools verbunden? Und wo liegt der Unterschied zwischen den einzelnen Übersetzungsmethoden? Wir verraten es Ihnen.

Was bedeutet Machine Learning?

Technische Systeme lernen ähnlich wie Menschen: Um ihre Aufgaben erfolgreich meistern zu können, benötigen sie Input - hier in Form von Daten. Diese nutzen sie, um sich kontinuierlich zu verbessern und in Folge immer zuverlässigere Ergebnisse zu liefern. 

Konkret bedeutet das, dass maschinelle Übersetzungssysteme mit großen Datenmengen gefüttert werden müssen. Im Verlauf des maschinellen Lernens überprüfen sie die Daten, identifizieren wiederkehrende Muster und verknüpfen diese. Anhand der gewonnenen Erkenntnisse lernen Maschinen dazu und können sich stetig verbessern - vorausgesetzt, der Datenstrom reißt nicht ab.

Hier wiederum stehen viele Unternehmen vor einer besonderen Herausforderung: Die Verarbeitung der nötigen, zuweilen riesigen Datenvolumen nimmt viel Zeit und damit Kapazitäten in Anspruch. Das macht sie intern zu einem kostenintensiven Unterfangen. Um Kosten zu senken, ziehen Unternehmen die Auslagerung derartiger Prozesse an externe Dienstleister in Betracht.

Die einzelnen Stadien maschineller Übersetzungssysteme

Im Gegensatz zur Humanübersetzung wird von maschineller Übersetzung gesprochen, wenn der Übersetzungsvorgang durch einen Computer automatisiert und ohne menschliches Zutun abläuft. Zwar sind die Ergebnisse oftmals nicht perfekt, aber maschinelle Übersetzungen gelten heute aufgrund der damit verbundenen immensen Einsparungspotenziale als wichtiges Hilfsmittel zur Effizienzsteigerung in Unternehmen.

Die Entwicklung maschineller Übersetzungssysteme findet in den 1950er Jahren ihren Anfang und schreitet bis heute immer weiter fort. Bisher kann zwischen drei Arten von Übersetzungssystemen unterschieden werden: regelbasierte (1980er), statistikbasierte (1980-1990) und neuronale (2015) maschinelle Übersetzung.

  1. Regelbasierte maschinelle Übersetzung (RMBT):
    Sie beruht auf einer möglichst exakten Kombination von Faktoren. Diese bestehen aus Sprachalgorithmen, Wörterbüchern, grammatikalischen Regelwerken und allgemeinem Vokabular. Da in diesem Fall wörtlich übersetzt wird, wirkt der finale Text allerdings recht mechanisch konstruiert.
  2. Statistikbasierte maschinelle Übersetzung (SMT):
    Hier bildet sich das System weiter, indem es große Datenmengen statistisch analysiert, ähnliche Fragmente findet und diese zu einer Übersetzung kombiniert. Zwar lassen sich die Zieltexte flüssiger lesen, sind aber nicht immer vollständig und enthalten oftmals fehlerhafte syntaktische Bezüge.
  3. Neuronale maschinelle Übersetzung (NMT):
    Sprachbestandteile werden anhand ihrer qualitativen Ähnlichkeit verarbeitet und Kontexte von Deep-Learning-Algorithmen analysiert. So entsteht ein abstraktes Sprachmodell, mit dem kurze, einfache Sätze bereits fehlerfrei übersetzt werden können. Die neuronale Übersetzung enthält 50 % weniger Fehler bei der Wortstellung, 19 % weniger grammatikalische und 17 % weniger lexikalische Fehler. Handelt es sich aber um komplexe Satzkonstruktionen oder Fachtermini, stößt das System schnell an seine Grenzen.

Das richtige Übersetzungssystem

Welches Übersetzungssystem für ein Unternehmen am sinnvollsten ist, hängt nicht nur von Art und Umfang der Ausgangstexte ab. Auch die zur Verfügung stehenden personellen, technischen und finanziellen Kapazitäten müssen in Betracht gezogen werden. Je nach Qualitätsanspruch benötigen anspruchsvollere Zieltexte zur Qualitätssicherung unter Umständen ein Post-Editing durch menschliche Fachübersetzer. All diese individuellen Faktoren sollten im Vorfeld geklärt werden. Um den größtmöglichen Effizienzlevel für ein Unternehmen zu erreichen, hilft ein professioneller Übersetzungsdienstleister mit fundierter Expertise weiter. 

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