Wie MT die Übersetzungsbranche verändert

Wofür eignet sich MT und kann es menschliche Übersetzer ersetzen?

Maschinelle Übersetzung, oft als MT (Machine Translation) bezeichnet, gibt es schon seit Jahrzehnten. Es hat sich durch mehrere Iterationen entwickelt - von regelbasiert, statistisch, beispielbasiert, hybrid bis zur modernen und aktuellen Version von Neural Machine Translation oder NMT.

MT ist seit den 1990er Jahren eine praktikable Option geworden. Qualität und Anwendungsfälle waren jedoch begrenzt. Durch die Verbesserungen von MT wurden Qualität und Anwendungsfälle erhöht. Die meisten von uns erinnern sich noch an die bekanntermaßen schlechten Übersetzungen von Anleitungen, insbesondere von asiatischen Herstellern. – Sie stellen großartige Beispiele für maschinelle Übersetzung und ihre damalige Leistung dar.

In den 2010er Jahren und mit dem Aufkommen von NMT haben wir einen großen Qualitätssprung gesehen. Dies hat die Verwendung von Neural Machine Translation in Operationen und Prozessen in der realen Welt erheblich erweitert. Seitdem haben Google Translate, DeepL, Systran, Yandex und viele mehr die Qualität und Leistung neuronaler maschineller Übersetzungen dramatisch verbessert.

Heute wird NMT in vielen großen Unternehmen und bei LSP (Language Service Provider = Übersetzungsbüros) eingesetzt, um Prozesse zu rationalisieren und Kosten zu senken. Letzteres steht im Mittelpunkt.

 

Marktanteil und Dynamik

 

Heutzutage werden ca. 30% aller Inhalte durch neuronale maschinelle Übersetzung übersetzt, während 70% noch von menschlichen Übersetzern erstellt werden. Ein häufiges Missverständnis ist, dass maschinelle Übersetzung die menschliche Übersetzung ersetzt.

Während dies teilweise zutrifft, kommen die Hauptvolumina für die maschinelle Übersetzung von den Vorteilen dieser, d. H. Geschwindigkeit und niedrige Kosten ermöglichen Inhaltspotentiale, die zuvor aus Zeit- und Kostengründen nicht übersetzt werden konnten.

Die maschinelle Übersetzung führt daher dazu, dass die 50-Milliarden-Euro-Sprachindustrie weiter wächst, anstatt die menschliche Übersetzung zu kannibalisieren.

 

Verschiedene Ansätze und ihre Auswirkungen

 

Quantitativer Ansatz

Der quantitative Ansatz wird beispielsweise von Google Translate verwendet. Google durchsucht das Internet nach Inhalten mit ähnlichen Sprachübersetzungen und trainiert seine Anwendung mit den Inhalten aus diesem Prozess.

Vorteile:

+ Große Volumina - Große Volumina bedeuten eine große Anzahl von Datenpunkten, die einen guten Durchschnitt bilden.

+ Viele Sprachen abgedeckt.

 

Nachteile:

- Bei großen Mengen kann die Qualität des Inhalts nicht ordnungsgemäß überprüft werden, was dazu führt, dass Inhalte von geringer Qualität für die Schulung verwendet werden.

- Die Qualität leidet unter minderwertigen Inhalten, die für das Training verwendet werden.

 

Qualitativer Ansatz 

 

Im Gegensatz dazu konzentriert sich der qualitative Ansatz für NMT auf qualitativ hochwertige Inhalte für das Training - um der KI die bestmögliche Grundlage für das Lernen zu bieten. Dieser Ansatz wird beispielsweise von DeepL verwendet.

Vorteile:

+ Qualität ist hoch.

+ Für das Training werden qualitativ hochwertige Inhalte benötigt. - Es ist schwierig solche Inhalte zu generieren.

 

Nachteile:

- Das Hinzufügen von Sprache ist sehr aufwändig, da zuerst qualitativ hochwertige Inhalte gesammelt werden müssen.

- Die Qualität für verschiedene Sprachpaare variiert sehr.

- Es werden mehrere verschiedene NMT-Anbieter benötigt, um alle Anforderungen zu erfüllen.

 

Grundlegende Technologie 

 

Die angewandte Technologie basiert auf KI-Sprachmodellen.

Es werden geschützte Engines und Open-Source-Engines verwendet, z.B. Open OpenNMT - Open-Source Neural Machine Translation basierend auf Recherchen von Harvard NLP.

Generell ist die Qualität des Schulungsmaterials der Hauptfaktor für die Übersetzungsqualität.

 

Hybridmodell 

 

Um die Lücke zwischen reiner maschineller Übersetzung und menschlicher Übersetzung zu schließen, ist ein Hybrid entstanden: die maschinelle Übersetzung mit Nachbearbeitung oder MTPE.

Dies ist eine der am schnellsten wachsenden Praktiken in der Übersetzungsbranche, sowohl bei LSP, reinen Hybridanbietern wie Lengoo als auch beim führenden Übersetzungsmarkt Lyngual.

+ Schnell und billig aufgrund von MT, aber alle häufigen Fehler von MT werden von einem menschlichen Übersetzer korrigiert.

- Hat Schwierigkeiten implizierten Ton und humorvollen Inhalt zu vermitteln, daher nicht empfehlenswert für kreativen oder Marketing-Inhalt.

 

Die Zukunft von Neural Machine Translation 

Die Ergebnisse und möglichen Anwendungen von GPT-3 sind sowohl für die Inhalterstellung als auch für die Übersetzung sehr relevant. Es wird sehr interessant sein, die Ergebnisse und den Fortschritt der Anwendungen zu beobachten.

 

Einsatzgebiete 

Wo MT Sinn macht: 

•   Technische Dokumentation.

•   Wiederholter Inhalt.

•   Interner Inhalt.

•   Schnelle und nicht säuberliche Übersetzung, um den Inhalt zu verstehen.

 

Wo MT nicht die beste Option ist: 

•   Webseiten.

•   Kreativer Inhalt.

•   Marketinginhalte.

•   Inhalte, die auf irgendeine Weise veröffentlicht werden (Mindestens MTPE wird empfohlen).

•   Inhalte, die Emotionen oder Humor zu übermitteln versuchen.

•   Inhalte, die lokalisiert werden müssen, d.h. an lokale Standards und Kultur angepasst werden.

 

 

MT und rechtliche Bedenken 

 

Es gibt mehrere Webseiten, auf denen Inhalte kostenlos über MT übersetzt werden können. Seien Sie sich bewusst: nichts im Internet ist kostenlos. Sie bezahlen den kostenlosen Service mit Ihren Inhalten (lesen Sie die Allgemeinen Geschäftsbedingungen).

Dies bedeutet, dass Ihre Inhalte legal veröffentlicht werden, wenn Sie diese Webseiten nutzen. Dies negiert jegliche NDA, die Sie möglicherweise haben.

Ich habe viele Unternehmen gesehen, die mit diesem Thema zu kämpfen hatten. Es gab sogar eine Reihe von Fällen, in denen vertrauliche und kritische Informationen von Hackern aus diesen Engines wiederhergestellt wurden, was viele Probleme verursachte. - Seien Sie also vorsichtig und erwägen Sie gründlich welche Inhalte Sie durch ein kostenloses MT laufen lassen.

Die Alternative besteht darin, professionelle Engines oder Dienste wie Lyngual zu konsultieren, um Ihre Inhalte sicher zu bewahren. - Die Kosten für Sicherheit sind sehr gering.

Andreas Jacobi

Andreas Jacobi

CEO


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