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Die Zukunft der Sprachtechnologie: Die Zukunft der maschinellen Übersetzung

Die maschinelle Übersetzung wird sich weiterentwickeln und bei richtiger Anwendung zur Steigerung der Übersetzungsproduktivität beitragen.

Zuletzt aktualisiert: 22. Januar 2021, 2.00 Uhr

Dies ist der dritte Teil unserer Serie Die Zukunft der Sprachtechnologie, in der es darum geht, wie technologische Entwicklungen die Bereitstellung von Sprachdienstleistungen verändern.

In der heutigen Zeit werden mehr Inhalte erstellt als jemals zuvor. Dadurch sind Unternehmen gezwungen, Möglichkeiten zu suchen, ihre Texte auf schnelle, effiziente Weise zu übersetzen. Die maschinelle Übersetzung (MÜ) erfreut sich zunehmender Beliebtheit, ist aber alles andere als perfekt. Die minderwertige Qualität ist ein altbekanntes Problem. Es sind jedoch Verbesserungen zu erwarten, die Ihre Lokalisierungen deutlich verbessern werden.

Wir stellen die Faktoren vor, die maschinelle Übersetzungen beeinflussen, und zeigen Ihnen, wie Sie die Technologie am besten für Ihre Lokalisierungsstrategie einsetzen können.

KONTAKT

Was ist maschinelle Übersetzung (MÜ)?

Maschinelle Übersetzung bezeichnet die automatisierte Übersetzung von Ausgangstext in eine andere Sprache ohne menschliches Eingreifen. Auch wenn dieses Konzept in der breiten Öffentlichkeit erst seit relativ kurzer Zeit bekannt ist, gibt es die maschinelle Übersetzung schon seit Jahrzehnten.

Als eines der ersten Unternehmen entwickelte SYSTRAN Ende der 1960er-Jahre Systeme für maschinelle Übersetzung. Das Unternehmen arbeitete mit der U.S. Air Force zusammen, die während des Kalten Krieges nachrichtendienstliche Informationen übersetzen wollte. Ziel war es, Inhalte in einer solchen Qualität von Maschinen übersetzen zu lassen, dass menschliche Übersetzer sie verstehen und leicht Verbesserungen an dem Text vornehmen konnten. Die ersten Engines für maschinelle Übersetzung nutzten regelbasierte Verfahren. Das bedeutet, sie verwendeten für die Übersetzungen Regeln, die von Menschen entwickelt wurden oder auf Wörterbüchern basierten. Seitdem hat sich die Sprachtechnologie erheblich weiterentwickelt.

Welche Faktoren beeinflussten die Entwicklung der maschinellen Übersetzung?

Statistische Modelle und hybride Engines

Einen großen Fortschritt machte die maschinelle Übersetzung in den 1990er-Jahren, als Unternehmen wie IBM erstmals statistische Modelle nutzten, die die Übersetzungsqualität deutlich verbesserten. Engines für statistische maschinelle Übersetzung waren eine neuartige Technologie. Diese Engines nutzten erweiterte statistische Methoden und große Datenmengen aus dem Internet, um immer mehr Inhalte zu übersetzen. Google setzte diese Technologie später in großem Umfang ein, um das gesamte menschliche Wissen durch Suchanfragen abrufbar zu machen.

Auch wenn die ersten Engines für statistische maschinelle Übersetzung deutlich besser als regelbasierte Engines waren, waren auch sie äußerst fehleranfällig. Daher begannen Unternehmen mit Engines für hybride maschinelle Übersetzung zu experimentieren. Dabei wurde üblicherweise die statistische maschinelle Übersetzung mit der regelbasierten maschinellen Übersetzung kombiniert. Diese Fortschritte verhalfen der Technologie für maschinelle Übersetzungen zum weltweiten Durchbruch.

Neuronale maschinelle Übersetzung

2017 machte die maschinelle Übersetzung mit dem Aufkommen der neuronalen maschinellen Übersetzung (NMÜ) einen weiteren technologischen Sprung. Die neuronale maschinelle Übersetzung nutzt das Potenzial der künstlichen Intelligenz (KI) und neuronale Netzwerke, um Übersetzungen zu erstellen.

Anders als bei den bereits genannten Verfahren versuchen neuronale Netzwerke, den Gedankenprozess eines Übersetzers nachzuahmen, anstatt ein wahrscheinliches Ergebnis zu „erraten“. Die auf diese Weise generierte Übersetzung klingt deutlich natürlicher und erfasst die Bedeutung und Nuance des Satzes präziser. Dank dieser Entwicklung eignet sich die maschinelle Übersetzung nicht nur, um die Kernaussage großer Mengen von Dokumenten zu erfassen, sondern auch für gewöhnliche, nicht erfolgsentscheidende Geschäftsunterlagen.

Mit der neuronalen maschinellen Übersetzung lassen sich die seit langer Zeit bestehenden Defizite der maschinellen Übersetzung beheben – wie beispielsweise die schlechte Lesbarkeit von automatisierten Übersetzungen und die Inkompatibilität mit bestimmten Sprachen, z. B. Koreanisch. Es werden laufend Anstrengungen unternommen, um die neuronale maschinelle Übersetzung weiter zu verbessern. Weitere Informationen zur neuronalen maschinellen Übersetzung erhalten Sie in unserem Blogpost Neuronale maschinelle Übersetzung: So arbeitet künstliche Intelligenz bei Sprachübersetzungen.

Wie schnell verbessert sich die neuronale maschinelle Übersetzung?

Die F&E-Teams von Lionbridge schätzen, dass sich die neuronale maschinelle Übersetzung jährlich um 3 % bis 7 % verbessert. Unsere Experten erfassen die Verbesserungen anhand der sogenannten Edit Distance. Die Edit Distance berechnet die Anzahl an Änderungen, die ein Mensch an der maschinellen Übersetzung vornehmen muss, damit deren Qualität der einer menschlichen Übersetzung entspricht.

Die neuronale maschinelle Übersetzung wird sich auch zukünftig weiterentwickeln, da die Nachfrage nach Übersetzungsdienstleistungen zunimmt und Engines für neuronale maschinelle Übersetzung immer besser mithilfe von maschinellem Lernen automatisch trainiert werden.

Welche Faktoren werden zukünftig den Einsatz der neuronalen maschinellen Übersetzung beeinflussen?

Die neuronale maschinelle Übersetzung wird in Zukunft immer umfassender eingesetzt werden, da die Menge an zu übersetzenden Inhalten exponentiell zunimmt.

Die Coronakrise hat die digitale Transformation vieler Unternehmen beschleunigt, wodurch wiederum der Bedarf an Übersetzungsdienstleistungen deutlich zugenommen hat. Gleichzeitig müssen Inhalte zielgerichteter und diversifizierter sein. Aufgrund dieser Marktbedingungen wird für einen Teil des Inhalts die maschinelle Übersetzung herangezogen werden, mit oder ohne menschliche Übersetzungskontrolle.

Die menschliche Übersetzungskontrolle erfolgt über eine Kombination aus maschineller Übersetzung und herkömmlicher menschlicher Übersetzung – der maschinellen Übersetzung mit Nachbearbeitung (Machine Translation Post-Editing, MTPE). Bei diesem Prozess erfolgt nach der maschinellen Übersetzung eine nachträgliche Überarbeitung, um die Qualität der Übersetzung zu verbessern. In unserem Blog erfahren Sie, wann eine maschinelle Übersetzung mit Nachbearbeitung verwendet werden sollte.

Wie wird sich der Einsatz der neuronalen maschinellen Übersetzung auf Übersetzungsdienstleistungen auswirken?

Unternehmen können sinkende Kosten für Übersetzungsdienstleistungen infolge der neuronalen maschinellen Übersetzung erwarten, zumindest für einige Sprachen. Dank dieser geringeren Kosten können Unternehmen eine größere Anzahl an Märkten anvisieren und ihre Produkte auf diesen Märkten schneller einführen.

Da der Einsatz von neuronaler maschineller Übersetzung mit der digitalen Transformation innerhalb der Weltwirtschaft einhergeht, wird der Wettbewerb deutlich zunehmen. Die Endkunden werden zunehmend Produktinformationen in ihrer Muttersprache erwarten. Es wird für Unternehmen die Norm – und nicht die Ausnahme – sein, dieser Erwartung in allen Märkten zu entsprechen, in denen sie tätig sind.

Das Automatisierungs-Toolkit: Was ist ein Translation Memory?

Wenn es darum geht, Übersetzungen zu automatisieren, ist die maschinelle Übersetzung nicht das einzige Hilfsmittel. Das Translation Memory (TM) war ein wichtiger Wegbereiter für die maschinelle Übersetzung und wird bei der Lokalisierung nach wie vor eine wichtige Rolle spielen. Die maschinelle Übersetzung und das Translation Memory arbeiten häufig zusammen. Die Rolle des Translation Memory wird sich jedoch verändern.

Das Translation Memory wurde Anfang der 1990er-Jahre entwickelt. Es handelt sich hierbei um eine Datenbank früherer Übersetzungen, mit deren Hilfe ein Unternehmen den Aufwand zur Bearbeitung neuer Inhalte reduzieren kann.

Die Translation-Memory-Technologie wird über Tools für die computergestützte Übersetzung (Computer Aided Translation, CAT) oder ein Translation-Memory-Tool (TM-Tool) implementiert. Mit diesen Tools können verschiedene Übersetzer, die den gleichen Inhalt bearbeiten, auf zuvor übersetzte Wörter oder Sätze verschiedener Dokumente des gleichen Inhalts zugreifen.

Translation Memorys bieten Unternehmen folgende Vorteile:

Konsistente Übersetzungen der Terminologie
Kostenreduzierung
Beschleunigung und höhere Produktivität des Übersetzungsprozesses

In der Vergangenheit trugen Translation Memorys erheblich dazu bei, die Kosten für Übersetzungsprojekte zu reduzieren.

Woman wearing glasses and sitting on couch looks away from her laptop

Inwiefern unterscheidet sich die maschinelle Übersetzung vom Translation Memory?

Auch wenn die maschinelle Übersetzung und das Translation Memory beide zur Automatisierung des Übersetzungsprozesses beitragen, weisen sie erhebliche Unterschiede auf.

Translation Memorys dienen als Archiv, oder Datenbank, von früheren Übersetzungen. Sie ermöglichen den Abgleich ganzer Sätze oder Satzfragmente mit dem Ausgangstext und spielen so eine passive Rolle bei Übersetzungen. Bei der maschinellen Übersetzung handelt es sich um eine deutlich fortschrittlichere Technologie. Die maschinelle Übersetzung versucht anhand früherer Übersetzungen und verschiedener Verfahren der natürlichen Sprachverarbeitung, die mögliche Übersetzung für einen Ausgangstext zu erraten.

Die beiden Technologien ergänzen sich gegenseitig. Diese Kombination ermöglicht es Übersetzern, schneller und produktiver zu arbeiten. Darüber hinaus ermöglichen sie auch die Behebung von Qualitätsproblem, z. B. in Bezug auf die Konsistenz der Terminologie. Beide Technologien sind eng ineinander integriert und arbeiten zusammen, um hochwertige Übersetzungen zu ermöglichen.

Wie entwickeln sich die maschinelle Übersetzung und das Translation Memory aktuell?

In den vergangenen Jahren haben Unternehmen die maschinelle Übersetzung und Translation Memorys für ihre Übersetzungen umfassend genutzt. Damit haben sie ihr Augenmerk auf die Ausführung und die effektive Implementierung dieser Technologien gerichtet.

Da die maschinelle Übersetzung weitaus effektiver als das Translation Memory ist – und auch darauf basiert –, gehen diese beiden Technologien immer mehr ineinander über. Die maschinelle Übersetzung wird jedoch zum grundlegenden Produktivitätstool für Übersetzungen und ist in viele Übersetzungs-Workbenches integriert.

Angesichts dieser Entwicklung der Technologie für maschinelle Übersetzungen zum führenden Produktivitätstool in der Übersetzungs- und Lokalisierungsbranche wird sich die Rolle von Translation Memorys verändern. Translation Memorys werden sich von einer einfachen Datenbank mit Übersetzungen zu einem Trainingstool für Engines für maschinelle Übersetzungen weiterentwickeln.

Welche Vorteile bietet die maschinelle Übersetzung?

Ungeprüfte maschinelle Übersetzungen, d. h. maschinelle Übersetzungen ohne menschliches Eingreifen, eignen sich am besten für relativ einfachen Text mit geringer Außenwirkung. In der Vergangenheit wurde diese Art der Übersetzung auf nutzergenerierte Inhalte angewendet, z. B. in Foren, bei Bewertungen und bei Auktionen wie etwa auf eBay. Je nach Ihren Qualitätsansprüchen, der Art und dem Zweck Ihres Inhalts können Sie mithilfe der maschinellen Übersetzung in verschiedenen Sprachen ordentliche Ergebnisse für einfache, allgemeine Geschäftsdokumente erzielen. Mit der maschinellen Übersetzung profitieren immer mehr Unternehmen von Vorteilen, die denen der Translation Memorys zwar ähneln, jedoch deutlich ausgeprägter sind. Dazu gehören:

Die Möglichkeit, Inhalte schneller zu veröffentlichen
Konsistenz der Terminologie
Höhere Produktivität der Übersetzer
Geringere Übersetzungskosten

Übersetzer sind eine begrenzte Ressource. Wenn sie einige Aufträge schneller ausführen können, haben sie mehr Zeit für weitere Projekte. Dadurch wird der Markt weniger überlastet sein, wenn immer mehr Unternehmen ihre Dienstleistungen in Anspruch nehmen wollen.

Die maschinelle Übersetzung kann die Produktivität von Übersetzern teilweise um das Drei- bis Fünffache steigern. Dadurch lassen sich mehr Inhalte in kürzerer Zeit lokalisieren. Durch die höhere Produktivität und die geringeren Kosten können Unternehmen mehr Inhalte in mehr Sprachen übersetzen.

Wie können Technologien für maschinelle Übersetzungen Ihre Lokalisierungsstrategie unterstützen?

Denken Sie bei der Entwicklung Ihrer Inhaltsstrategie und der Entscheidung für Zielmärkte daran, welche Produktivität der Einsatz von maschineller Übersetzung und ähnlicher moderner Technologien Ihnen ermöglichen wird.

Wenn Sie mit einem erfahrenen Sprachdienstleister zusammenarbeiten, können Sie die gewünschten Ergebnisse mithilfe maschineller Übersetzung auf optimale Weise erzielen. Und wichtiger noch: Dank dieser Partnerschaft können Sie Inhalte erstellen und verbessern und Ihre Markteinführungsstrategie weiterentwickeln. Bei einigen Sprachdienstleistern, wie Lionbridge, rückt das digitale Marketing verstärkt in den Mittelpunkt. Dadurch können sie Unternehmen nicht nur bei der Lokalisierung, sondern während der gesamten Entwicklung ihrer Inhalte unterstützen.

Mit einer sorgfältig geplanten und ausgeführten Lokalisierungsstrategie – und der Unterstützung durch einen starken Lokalisierungspartner – können Sie von allen Vorteilen der maschinellen Übersetzung profitieren. Dadurch stehen mehr Ihrer Ressourcen für die Erstellung weiterer Inhalte und/oder deren Veröffentlichung auf mehr Märkten mit dem gleichen Budget bereit.

Klicken Sie auf das Bild unten, um zentrale Definitionen im Zusammenhang mit der maschinellen Übersetzung anzuzeigen.

Wissenswertes über maschinelle Übersetzung: Zentrale Begriffe und Definitionen

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Laden Sie unser Whitepaper zur maschinellen Übersetzung herunter, um mehr über unsere maschinellen Übersetzungsdienstleistungen zu erfahren. Wenn Sie sicherstellen möchten, dass Sie das richtige Gleichgewicht zwischen maschineller Übersetzung, Translation Memory und menschlicher Übersetzung gefunden haben, setzen Sie sich mit uns in Verbindung.

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VERFASSER

Kajetan Malinowski und Janette Mandell

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