Browsing Tag : Post-Editing

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 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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Was macht eigentlich ein Post-Editor?

Was macht eigentlich ein Post-Editor?

Die Übersetzungswelt wird immer interaktiver. Neben Translation Memory und Terminologie stehen dem Übersetzer nun oft auch ÜbersetzungsvorschlĂ€ge aus der Maschine zur VerfĂŒgung. Wie können Mensch und Technik erfolgreich zusammenarbeiten? Was ist Post-Editing und welche FĂ€higkeiten muss ein Post-Editor mitbringen bzw. erwerben? Das wollen wir in diesem Blogbeitrag erlĂ€utern.

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Übersetzen war gestern! TAUS Global Content Summit in Dublin

Der TAUS (Translation Automation User Society) Global Content Summit fand auch in diesem Jahr wieder bei Microsoft in Dublin statt. Zum GlĂŒck gut geschĂŒtzt vor den ersten SturmauslĂ€ufern konnte ich mich mit anderen Sprachprozess- und Technologieexperten aus LSPs, Technologieanbietern und Großunternehmen einen Tag lang intensiv austauschen.
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Measuring machine translation quality with SDL WorldServer and TAUS DQF (englisch)

Measuring machine translation quality with SDL WorldServer and TAUS DQF (englisch)
Whenever machine translation (MT) components are introduced to a translation workflow, the system or engine must first prove itself in terms of quality and usability.  To find out whether the engine meets all requirements, an initial series of data surveys is necessary. Only on such grounds it is possible to get an impression of quality or productivity growth. In today's blog we explain how to measure the quality of automatic translations with the Dynamic Quality Framework (DQF) by TAUS.
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Adaptive Maschinelle Übersetzung – Lernen nebenbei

Adaptive Maschinelle Übersetzung – Lernen nebenbei
In den letzten MÜ-Blogs haben wir uns ausgiebig den Entwicklungen im Bereich der neuronalen maschinellen Übersetzung gewidmet. Hier gibt es auch weiterhin fast tĂ€glich Neues zu berichten (Amazon  geht nach Testphase mit eigenem NMT-Service und diversen LSPs an den Start). In diesem Blog wollen wir uns aber den Entwicklungen im Bereich der adaptiven MÜ zuwenden.
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