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Terminologie im Kontext: Erstellen von Begriffssystemen

Terminologie im Kontext: Erstellen von Begriffssystemen
Auf der ETUG 2019 in Düsseldorf habe ich erzählt, wie man eine Concept Map in SDL MultiTerm Workflow aka quickTerm baut. Wo fängt man an, wann ist man „fertig“ und wozu eigentlich das Ganze? Wer auf der ETUG nicht dabei sein konnte, bekommt hier noch einmal ein Update: Welche Mehrwerte bietet die ganzheitliche Erfassung von Terminologie in Begriffssystemen?
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Maschinelle Übersetzung bewerten – wie und wozu?

Maschinelle Übersetzung bewerten – wie und wozu?
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.
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Wie Sie mit guten Texten Ihr Produkt verkaufen

Wie Sie mit guten Texten ihr Produkt verkaufen!

Gute Texte entscheiden über den Erfolg oder Misserfolg eines Produkts. Sie denken vielleicht, ein gutes Produkt genügt. Doch weit gefehlt! Wenn der Produkt- oder Werbetext den Kunden nicht innerhalb von 2 Sekunden anspricht, kauft er das Produkt nicht. Dafür ist das Angebot in der heutigen Zeit viel zu groß. Umso wichtiger ist es, einen verkaufssicheren Text anzubieten!

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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!
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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?
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Qualität in der Ausgangssprache lohnt sich!

Qualität in der Ausgangssprache lohnt sich!
In der Technischen Dokumentation ist die Zeit knapp und der Redakteur froh über jedes rechtzeitig fertiggestellte Modul. Die Korrektur sprachlicher Fehler wird daher oft als „zweitrangiger Feinschliff“ abgetan. Doch genauer hinschauen lohnt sich! Wenn sich die Fehler über viele Module fortpflanzen und durch Fehlerkorrektur, versäumte TM-Matches und erhöhtes Rückfragenmanagement die Übersetzungskosten drastisch ansteigen – dann wird die Fehlervermeidung plötzlich sehr interessant!
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Gemeinsam für eine starke Marke

Gemeinsam für eine starke Marke
Wer kennt es nicht? Mühsam wurde eine Corporate Language aufgebaut. Die firmeneigene Terminologie wurde über Monate hinweg gesammelt und verwaltet. An sich sollte jeder im Unternehmen darüber Bescheid wissen, wie welches Produkt oder Produktteil zu nennen ist. Und dann kommt überspitzt gesagt das Marketing und schmeißt alles wieder um. Aber wer sagt eigentlich, dass das Marketing immer recht hat? Aus jahrelanger Erfahrung als Prozessanalytiker kennen wir die typischen Probleme zwischen den Abteilungen und haben uns das Phänomen der gefühlten „Marketing-Extrawurst“ mal näher angeschaut.
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