Browsing Author : Christian Eisold

DIN 8579, Übersetzungsgerechtes Schreiben

DIN 8579, Übersetzungsgerechtes Schreiben
Als ob es fĂŒr Redakteurinnen und Redakteure nicht herausfordernd genug wĂ€re, Fachtexte so zu verfassen, dass sie inhaltlich und sprachlich korrekt und verstĂ€ndlich sind und dabei noch die intendierte Zielgruppe richtig anzusprechen - nein, jetzt sollen die Texte auch noch ĂŒbersetzungsgerecht geschrieben werden. Was das genau bedeutet und wie diese Anforderung erfĂŒllt werden kann, erfahren Sie in folgendem Artikel.
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Übersetzungsgerechtes Schreiben

Übersetzungsgerechtes Schreiben
Christian Eisold ist Sprachprozessberater mit dem Schwerpunkt ‘Maschinelle Übersetzung’. Bei berns-language-consulting (blc) befasst er sich hauptsĂ€chlich mit dem Training und der Evaluation von maschinellen Übersetzungssystemen bzw. MÜ-Engines. In diesem Partner-Blog geht er auf die Rolle des Ausgangstextes bei der MÜ-QualitĂ€t ein und wie SprachprĂŒfregeln helfen können, die ÜbersetzungsqualitĂ€t zu steigern.
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Maschinelle Übersetzung fĂŒr alle (medizinischen) FĂ€lle – Ein Projektbericht

MÜ-Engine
Der MÜ-Zug in unserem Pharma-Kundenprojekt hat richtig Fahrt aufgenommen! Nach einer Scoping-Phase mit anschließender Auswahl des passenden Systems fĂŒr die AnwendungsfĂ€lle des Kunden dreht sich jetzt alles um Integration und Training der MÜ-Engines. Aktuelle und zukĂŒnftige MÜ-Engines sind fĂŒr verschiedenste Stakeholder des Kunden interessant, daher spielt das Thema MÜ-Testing auch nach der Systemauswahl eine tragende Rolle. Wir geben Ihnen hier einen Einblick in die von blc unterstĂŒtzen MÜ-Prozesse beim Kunden.
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Neuronale maschinelle Übersetzung – Mysterium?

Neuronale maschinelle Übersetzung – Mysterium?
Im Rahmen aktueller MÜ-Projekte evaluiere ich zur Zeit maschinelle Übersetzungsdienste und vergleiche AnsĂ€tze zur MÜ, um fĂŒr unseren Kunden die beste Lösung auszuwĂ€hlen, 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?
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Scoping – Von der Vision zur MÜ

Scoping – Von der Vision zur MÜ

„Wir kaufen halt einfach ein gutes Maschinelles Übersetzungssystem und das können dann alle nutzen!“

So, oder so Ă€hnlich dĂŒrfte das Unternehmensmanagement in den Ohren von Übersetzungsmanagern klingen, wenn es darum geht, maschinelle Übersetzung einzufĂŒhren. Vor einer praktischen Umsetzung sollte man allerdings Risiken und KomplexitĂ€t einer MÜ-EinfĂŒhrung genau abschĂ€tzen. FĂŒr unsere Kunden hat sich hierbei das sogenannte 'Scoping' bewĂ€hrt. Was sich dahinter verbirgt und wie das Scoping im Unternehmen ablaufen sollte, ist Thema meines Blogs.

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SDL SLATE – Smarte Übersetzung fĂŒr alle

SDL SLATE – Smarte Übersetzung fĂŒr alle

SDL SLATE (zu Deutsch ‚Schiefer‘) nennt sich der neue Self Service von SDL, der in der Tat in mehreren Schichten daherkommt und maschinelle Übersetzung (MÜ) fĂŒr verschiedene Nutzerszenarios und Service Level anbietet.

Aber was genau ist denn jetzt SDL SLATE? Wir haben uns den Service fĂŒr Sie angeschaut und getestet. Hier geben wir Ihnen einen Überblick zu den Optionen, die hinter diesem neuen Service stecken. Das haben wir gefunden.

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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 fĂŒr Übersetzungsdienstleister! Als Berater fĂŒr Sprach- und Übersetzungstechnologien erhalten wir zunehmend Anfragen von Unternehmen, die sich fĂŒr die Integration neuronaler maschineller Übersetzung (kurz: NMÜ) in ihre Content Management Umgebungen und Übersetzungsplattformen interessieren. Einige zentrale Fragen (und Antworten) aus unseren KundengesprĂ€chen fasse ich in meinem Blog zusammen.
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RegEx fĂŒr schlaue Faultiere

RegEx fĂŒr schlaue Faultiere

RegulĂ€re... was? RegulĂ€re AusdrĂŒcke basieren auf einer formalen Sprache, die verwendet wird, um Muster fĂŒr ĂŒbereinstimmende Zeichenketten oder Teilzeichenketten im Text aufzufinden.

Um einfache Informationen in einer Textdatei zu finden, werden hĂ€ufig einfache Suchfunktionen einsetzt, die jeder aktuelle Editor zur VerfĂŒgung stellt. Was aber tun, wenn das Suchszenario nicht so einfach ist? Was, wenn man z.B. nicht nach einer bestimmten Ziffer, sondern nach allen Ziffern in einer Textdatei suchen möchte? Oder wenn alle Tags in einem Dokument gefunden und entfernt werden sollen?

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