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.
Mobile Apps für das Übersetzungsmanagement
Wenn wir in unseren Projekten Übersetzungstools miteinander vergleichen bzw. Kriterien für die Evaluation von Übersetzungssoftware festlegen, wird auch immer wieder mal die Frage gestellt, ob die ausgewählten Softwarehersteller denn auch eine mobile App anbieten. Bisher haben wir darauf mit "Nein" oder "Ja, aber..." geantwortet.
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.
Schreiben für die Maschinelle Übersetzung
Die Technologie im Bereich der maschinellen Übersetzung macht große Sprünge (siehe Neuronale MÜ), und doch sind viele Systeme noch immer weit von dem perfekten Output entfernt. Oft liegt das aber nicht unbedingt am verbesserungswürdigen Algorithmus, sondern eventuell am verbesserungswürdigen Ausgangstext. Sie als Redakteur oder Redakteurin können auf die Übersetzungsergebnisse maßgeblich Einfluss nehmen, indem Sie Ihre Ausgangstexte so verfassen, dass sie von der maschinellen Übersetzung gut verarbeitet werden können. Wir zeigen Ihnen wie.