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Von Anonymisierung und Washington: Mein Praktikum bei blc

Anonymisierung und Washington
Mein Name ist Mohamed, ein angehender Software Engineering-Student der Universität Duisburg-Essen. Meine Lieblingssportarten sind Schwimmen, Tauchen und Schnorcheln, warum das relevant ist, erfahren Sie später 😉. Ich hatte die Gelegenheit, mein Pflichtpraktikum bei blc zu absolvieren und in diesem Blog möchte ich darüber berichten.

Begriffe in Beziehung: Terminologie und Begriffsnetze

Begriffe in Beziehung: Terminologie und Begriffsnetze

Zu einem guten, begriffsbasierten Terminologiemanagement gehören die fachliche Abstimmung, die Erstellung einer Definition und die einheitliche Festlegung von Vorzugsbenennungen. Doch um Begriffe vollumfänglich zu erfassen, ist es unerlässlich, die Beziehungen zu benachbarten Begriffen zu verstehen und festzuhalten. Zur Darstellung der Begriffsbeziehungen dienen Begriffssysteme (oder „Concept Maps“) mit Begriffen als Knoten und Begriffsbeziehungen als Linien. Aber was heißt eigentlich "Begriffe stehen in Beziehung" und welche Begriffsbeziehungen gibt es?

Wenn Maschinen wie Menschen denken…

NMT in Unternehmen
Künstliche Intelligenz, Semantic Web und Internet of Things sind in aller Munde. Maschinen sollen die semantischen Informationen und Verknüpfungen von Begriffen „verstehen“ und auswerten. Doch wozu eigentlich? Wie hilft es dem Verkäufer und dem Kunden, wenn der Computer sich einen „Giant Global Graph“ baut?

Welches Potenzial bieten Ontologien?

Welches Potenzial bieten Ontologien?
In diesem letzten Teil unserer Reihe zu Ontologien beschäftigen wir uns damit, welches Potenzial die Ausweitung von Terminologien zu Ontologien bietet. Noch einmal zur Erinnerung: Ontologien dienen dazu, vom Menschen erfasstes Wissen maschinenlesbar verfügbar zu machen. Anwendung finden Ontologien somit überall dort, wo eine Anwendung ausgehend von einer sprachlichen Eingabe auf verknüpftes Wissen verweisen soll. Besonders interessant wird dieses Potenzial im Vertrieb, wenn es darum geht, einen Käufer von einer Anfrage auf die für ihn interessanten Produkte zu verweisen.

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.

Schreiben für die Maschinelle Übersetzung

MÜ
Die Technologie im Bereich der maschinellen Übersetzung macht große Sprünge (siehe Neuronale MÜ), und doch sind viele Systeme noch immer weit von dem perfekten Output entfernt. Oft liegt das aber nicht unbedingt am verbesserungswürdigen Algorithmus, sondern eventuell am verbesserungswürdigen Ausgangstext. Sie als Redakteur oder Redakteurin können auf die Übersetzungsergebnisse maßgeblich Einfluss nehmen, indem Sie Ihre Ausgangstexte so verfassen, dass sie von der maschinellen Übersetzung gut verarbeitet werden können. Wir zeigen Ihnen wie.

Konsistent und fehlerfrei schreiben mit Acrolinx

Sprachqualität
Vor Kurzem haben wir beschrieben, wie sinnvoll Qualitätssicherung in der Ausgangssprache ist. Mit dem letzten Beitrag über Congree haben wir dies bereits in die Praxis umgesetzt. Nun widmen wir uns Acrolinx und zeigen hier, wie tool-gestützte Sprachqualitätssicherung aussehen kann. Denn als Prozess-Experten haben wir nicht nur die optimalen Textprozesse im Blick, sondern auch die Tools, mit denen Sie diese Prozesse umsetzen können!