Neuronale maschinelle Übersetzung erreicht mit öffentlichen Angeboten (Software as a Service) wie
DeepL eine stetig wachsende Nutzerzahl und erfreut sich dank der teils herausragenden Übersetzungsqualität auch wachsenden Vertrauens in die Technologie. Das Angebot von DeepL, Google & Co stößt jedoch dort an seine Grenzen, wenn sehr spezifische Textinhalte (Domänen) des Nutzers übersetzt werden sollen, die nicht in das Training der öffentlichen Systeme eingeflossen sind. Hier muss der Nutzer seine Texte in die Hand nehmen, um eine sog. domänenspezifische Engine mit dem System eines MÜ-Anbieters zu trainieren. Wir geben Ihnen einen Überblick, was hierzu nötig ist und wo in der NMÜ noch Entwicklungsbedarf besteht.
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