Browsing Category : Maschinelle Übersetzung

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 ähnlich dürfte das Unternehmensmanagement in den Ohren von Übersetzungsmanagern klingen, wenn es darum geht, maschinelle Übersetzung einzuführen. Vor einer praktischen Umsetzung sollte man allerdings Risiken und Komplexität einer MÜ-Einführung genau abschätzen. Für unsere Kunden hat sich hierbei das sogenannte 'Scoping' bewährt. Was sich dahinter verbirgt und wie das Scoping im Unternehmen ablaufen sollte, ist Thema meines Blogs.

Nicht blind in die MÜ stolpern!

Nicht blind in die MÜ stolpern!

Maschinelle Übersetzung (MÜ) scheint genial: Phantastische Übersetzungsresultate stehen Dank neuronaler MÜ allen zur Verfügung – schnell, unkompliziert und scheinbar kostenlos! Aus diesem Grund stürzen sich Unternehmen geradezu auf das Thema Maschinelle Übersetzung (MÜ). Allerdings nicht immer mit einer Strategie, wie, warum und mit welchem Nutzen sie Maschinelle Übersetzung einsetzen wollen.
SDL SLATE – Smarte Übersetzung für alle

SDL SLATE – Smarte Übersetzung für 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) für verschiedene Nutzerszenarios und Service Level anbietet.

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

SMÜ, NMÜ, adaptive MÜ, PEMÜ…

SMÜ, NMÜ, adaptive MÜ, PEMÜ…

Jeder, der sich mit dem Thema Maschinelle Übersetzung (MÜ) auseinander gesetzt hat, wird dabei vermutlich über mindestens eine der folgenden Abkürzungen gestolpert sein: SMÜ, NMÜ und PEMÜ. Aber wofür stehen diese Abkürzungen und ihre englischen Pendants SMT, NMT und PEMT eigentlich?

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 für Übersetzungsdienstleister! Als Berater für Sprach- und Übersetzungstechnologien erhalten wir zunehmend Anfragen von Unternehmen, die sich für die Integration neuronaler maschineller Übersetzung (kurz: NMÜ) in ihre Content Management Umgebungen und Übersetzungsplattformen interessieren. Einige zentrale Fragen (und Antworten) aus unseren Kundengesprächen fasse ich in meinem Blog zusammen.
Leitfaden für Post-Editing? Ja!

Leitfaden für Post-Editing? Ja!

Sollte man seinen Post-Editoren einen Leitfaden zur Verfügung stellen? Warum? Und reicht ein Leitfaden für alle Texte? Was sollte drinstehen? Da uns bei blc der Prozess rund um maschinelle Übersetzung und Post-Editing nicht aus dem Kopf geht, widmen wir uns diesen Fragen in diesem Blogbeitrag
RegEx für schlaue Faultiere

RegEx für schlaue Faultiere

Reguläre... was? Reguläre Ausdrücke basieren auf einer formalen Sprache, die verwendet wird, um Muster für übereinstimmende Zeichenketten oder Teilzeichenketten im Text aufzufinden.

Um einfache Informationen in einer Textdatei zu finden, werden häufig einfache Suchfunktionen einsetzt, die jeder aktuelle Editor zur Verfügung 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?

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 Übersetzungsvorschläge aus der Maschine zur Verfügung. Wie können Mensch und Technik erfolgreich zusammenarbeiten? Was ist Post-Editing und welche Fähigkeiten muss ein Post-Editor mitbringen bzw. erwerben? Das wollen wir in diesem Blogbeitrag erläutern.