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Maschinelle Übersetzung im Unternehmen – Lohnt sich das?

NMT in Unternehmen
Die Einführung maschineller Übersetzung im Unternehmen ist ein Schritt, der viele Fragen aufwirft im Hinblick auf technische Umsetzung, generelle Nutzbarkeit im bestehenden Übersetzungsworkflow, Datensicherheit und Wirtschaftlichkeit. Aufgrund des durch die NMT (Neuronale Maschinelle Übersetzung) neu angefachten Interesses an der generellen Einsetzbarkeit maschineller Übersetzung haben wir dem Thema einen längeren Beitrag gewidmet, der Einstiegsfragen beantworten und eine erste Einschätzung erleichtern soll.

Neuronale maschinelle Übersetzung – Mysterium?

Neuronale maschinelle Übersetzung – Mysterium?
Im Rahmen aktueller MÜ-Projekte evaluiere ich zur Zeit maschinelle Übersetzungsdienste und vergleiche Ansätze zur MÜ, um für unseren Kunden die beste Lösung auszuwählen, die der Markt aktuell zu bieten hat. Hierbei stoße ich unweigerlich immer wieder auf einen Begriff: ‚Neuronale maschinelle Übersetzung‘ (auch neural MT, NMT). Aber was genau hat es damit auf sich?

Nicht blind in die MÜ stolpern!

Nicht blind in die MÜ stolpern!
Maschinelle Übersetzung (MÜ) scheint genial: Phantastische Übersetzungsresultate stehen Dank neuronaler MÜ allen zur Verfügung – schnell, unkompliziert und scheinbar kostenlos! Aus diesem Grund stürzen sich Unternehmen geradezu auf das Thema Maschinelle Übersetzung (MÜ). Allerdings nicht immer mit einer Strategie, wie, warum und mit welchem Nutzen sie Maschinelle Übersetzung einsetzen wollen.

SMÜ, NMÜ, adaptive MÜ, PEMÜ…

SMÜ, NMÜ, adaptive MÜ, PEMÜ…

Jeder, der sich mit dem Thema Maschinelle Übersetzung (MÜ) auseinander gesetzt hat, wird dabei vermutlich über mindestens eine der folgenden Abkürzungen gestolpert sein: SMÜ, NMÜ und PEMÜ. Aber wofür stehen diese Abkürzungen und ihre englischen Pendants SMT, NMT und PEMT eigentlich?

NEUronale Übersetzung – Sneak Peek

NEUronale Übersetzung – Sneak Peek
Die maschinelle Übersetzung hat durch neuronale Netze einen wahnsinnigen qualitativen Sprung vollzogen. Das bedeutet eine grundlegende Umstellung und ein Umdenken vorhandener Prozesse und Workflows - nicht nur für Übersetzungsdienstleister! Als Berater für Sprach- und Übersetzungstechnologien erhalten wir zunehmend Anfragen von Unternehmen, die sich für die Integration neuronaler maschineller Übersetzung (kurz: NMÜ) in ihre Content Management Umgebungen und Übersetzungsplattformen interessieren. Einige zentrale Fragen (und Antworten) aus unseren Kundengesprächen fasse ich in meinem Blog zusammen.

Alles, was Sie über maschinelle Übersetzung wissen wollten

Alles, was sie über maschinelle Übersetzung wissen wollten

Technologien für maschinelle Übersetzungen entstanden bereits in den 50er-Jahren. Dennoch scheiden sich an kaum einem Thema die Geister in der Übersetzungsbranche mehr als an der maschinellen Übersetzung. Wird die maschinelle Übersetzung menschliche Übersetzer ersetzen? Wird die Übersetzungsqualität jemals an die eines Humanübersetzers herankommen? Lohnt sich der Aufwand? Und wie funktioniert das überhaupt? Eine Zusammenfassung unserer Beiträge.

Maschinelle Übersetzung bewerten – wie und wozu?

Roboter gleich Mensch?
Das Interesse an maschineller Übersetzung (MÜ) war noch nie so groß wie heute, vor allem seit der Einführung der neuronalen maschinellen Übersetzung. Wir beobachten schon lange die Entwicklungen und technologischen Neuheiten und begleiten Projekte zur Einführung von MÜ. Einige Unternehmen entwickeln mittlerweile ihre eigenen Engines (z. B. Booking.com) oder binden auf ihre Domäne abgestimmte Engines in ihren bestehenden Übersetzungsworkflow ein.

Gesucht: neue Metriken für die Neuronale MÜ

Neuronale Netze
In der Übersetzungswelt haben momentan alle nur Augen für: DeepL, die neuronale Übersetzungsmaschine von Linguee, die von sich behauptet, schneller und akkurater zu sein als die Maschinen von Google, Microsoft und Co. Kann es wirklich sein, dass ein Netzwerk, das innerhalb eines halben Jahres aus dem Boden gestampft wurde, etablierte Konkurrenten in die Knie zwingt? Oder ist alles bloß ein großer Marketingstreich?