Browsing Tag : Computerlinguistik

Unter der Lupe: Maschinelle Übersetzung in Across

Unter der Lupe: Maschinelle Übersetzung in Across
Translation Management Systeme (TMS) sind heutzutage nicht selten mit einer Vielzahl an Konnektoren zur Integration Maschineller Übersetzungssysteme (MÜ-Systeme) ausgestattet. Dieser Teil unserer Blogreihe zeigt einen solchen Integrationsprozess am Beispiel des cloudbasierten MÜ-Systems KantanMT und des TMS Across. Wir gehen in diesem Blog zunĂ€chst auf das MÜ-System KantanMT ein und erlĂ€utern im Anschluss die Einbindung in den Übersetzungsprozess mit Across.
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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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NEUronale MÜ und die Crowd

NEUronale MÜ und die Crowd
Der Zug der Neuronalen Maschinellen Übersetzung (NMÜ) nimmt rasant Fahrt auf und die NMÜ ist lĂ€ngst in Deutschland angekommen. Dazu tragen sowohl die verbreitete Nutzung des NMÜ-AushĂ€ngeschilds DeepL bei als auch das zunehmende Interesse kleiner und großer Unternehmen, spezialisierte kundenspezifische MÜ fest in den Übersetzungsworkflow zu integrieren. In meinem Blog gehe ich auf alltĂ€gliche Fragestellungen zur Dienstleister-Landschaft, Trainingsmöglichkeiten domĂ€nenspezifischer Engines und der Umsetzung von Post-Editing-Prozessen ein.
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blc auf dem MT Summit 2019

blc auf dem MT Summit 2019
Christian Eisold war fĂŒr uns vom 19.08. bis zum 23.08.2019 auf dem MT Summit in Dublin und hat sich dort in Workshops, VortrĂ€gen und GesprĂ€chen zum aktuellen Stand der maschinellen Übersetzung informiert. Neben den akademischen BeitrĂ€gen des sogenannten Research Tracks, die sich spezifischen Fragestellungen zur technisch-linguistischen Umsetzung von Übersetzungsproblemen widmen, konnte vor allem der Translator Track mit vielen Beispielen aus der Praxis von Übersetzungsdienstleistern, Einblicke in die Anforderungen moderner Übersetzungsworkflows mit MÜ-Komponenten bieten.
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Auf zum MT Summit 2019 in Dublin!

Auf zum MT Summit 2019 in Dublin!
Die von der EAMT (European Association for Machine Translation) ausgerichteten Konferenzen sind fĂŒr uns Pflicht. In diesem Jahr fĂ€llt die EAMT-Konferenz mit dem MT Summit zusammen und fĂŒhrt uns erneut ins schöne Dublin. Dort tauschen wir uns eine Woche lang in Workshops, VortrĂ€gen und Poster-Sessions mit Anwendern, Entwicklern und Forschern zum aktuellsten Stand der Maschinellen Übersetzung aus. Warum tun wir das? Um fĂŒr unsere Kunden richtungsweisende Entwicklungen und Trends in der MÜ aufzuspĂŒren.
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Alles, was Sie ĂŒber maschinelle Übersetzung wissen wollten

Alles, was sie ĂŒber maschinelle Übersetzung wissen wollten

Technologien fĂŒr 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 ÜbersetzungsqualitĂ€t jemals an die eines HumanĂŒbersetzers herankommen? Lohnt sich der Aufwand? Und wie funktioniert das ĂŒberhaupt? Eine Zusammenfassung unserer BeitrĂ€ge.

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Intelligente Agenten

Wer erinnert sich nicht an die aufdringlich schlaue BĂŒroklammer, die uns ungefragt mit Tipps zu Funktionen in Word, Excel, Powerpoint und Outlook beglĂŒckte. Seit Karl Klammer - so hieß der spĂ€rlich animierte Neunmalklug - aus den Office-Paketen entfernt wurde, hat sich auf dem Gebiet der digitalen Assistenzsysteme einiges getan. LĂ€ngst beschrĂ€nken sich Avatare, Assistenten und Chatbots nicht mehr auf die reine Darbietung von Infos oder die Antwort zu fest vorgegebenen Frageoptionen. In diesem Blogbeitrag vertiefen wir das Thema NLP, Chatbots und Sprachassistenten weiter.

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Training und Herausforderungen der Neuronalen MÜ

Neuronale maschinelle Übersetzung erreicht mit öffentlichen Angeboten (Software as a Service) wie DeepL eine stetig wachsende Nutzerzahl und erfreut sich dank der teils herausragenden ÜbersetzungsqualitĂ€t auch wachsenden Vertrauens in die Technologie. Das Angebot von DeepL, Google & Co stĂ¶ĂŸt jedoch dort an seine Grenzen, wenn sehr spezifische Textinhalte (DomĂ€nen) des Nutzers ĂŒbersetzt 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. domĂ€nenspezifische 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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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 EinfĂŒhrung der neuronalen maschinellen Übersetzung. Wir beobachten schon lange die Entwicklungen und technologischen Neuheiten und begleiten Projekte zur EinfĂŒhrung von MÜ. Einige Unternehmen entwickeln mittlerweile ihre eigenen Engines (z. B. Booking.com) oder binden auf ihre DomĂ€ne abgestimmte Engines in ihren bestehenden Übersetzungsworkflow ein.
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