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Maschinelle Übersetzung

von Priya Patel
Was ist maschinelle Übersetzung und warum ist sie als Softwarefunktion wichtig? Unser G2-Leitfaden kann Ihnen helfen, die maschinelle Übersetzung zu verstehen, wie Fachleute der Branche sie nutzen und welche Vorteile sie bietet.

Was ist maschinelle Übersetzung?

Maschinelle Übersetzung (MT) ist der Prozess der Übersetzung von Inhalten von einer Sprache in eine andere ohne menschliches Eingreifen. Der Originaltext (Quelle) wird in Wörter und Phrasen aufgeteilt, und die MT-Technologie findet und ersetzt diese durch Wörter und Phrasen in einer anderen Sprache (Ziel). Maschinelle Übersetzung funktioniert, indem sie verschiedene Algorithmen und große Datenbanken bestehender Übersetzungen verwendet, um neue Übersetzungen vorherzusagen. Dieser Prozess wird oft in Verbindung mit menschlicher Übersetzung verwendet, da MT nicht garantiert 100% genau ist.

Maschinelle Übersetzungssoftware verwendet MT-Technologie, um Übersetzungen anzubieten. Diese Software wird oft von Übersetzungsdienstleistern verwendet oder in Übersetzungsmanagement-Software integriert. 

Arten der maschinellen Übersetzung

Während die meisten modernen Werkzeuge neuronale maschinelle Übersetzungstechnologie nutzen, können in einigen Fällen ältere Formen der Übersetzung verwendet werden. 

  • Regelbasierte maschinelle Übersetzung (RBMT): Die älteste Form der maschinellen Übersetzung, RBMT, basiert auf programmierten Informationen, die vorschreiben, wie ein Wort oder eine Phrase in der Quellsprache in der Zielsprache gelesen werden soll. Diese programmierten Informationen basieren auf linguistischen Regeln, die von menschlichen Sprachexperten und Programmierern entwickelt wurden, die die Regeln zwischen zwei Sprachen intensiv studiert haben. Da Sprache dynamisch ist und sich im Laufe der Zeit entwickelt, ist die Effektivität dieser RBMTs begrenzt.
  • Statistische maschinelle Übersetzung (SMT): SMT lernt, wie man übersetzt, indem es bestehende menschliche Übersetzungen (bekannt als zweisprachige Textkorpora) analysiert. Während RBMT einen wortbasierten Ansatz verfolgt, verwendet SMT einen phrasenbasierten Ansatz, um Übersetzungen mit überlappenden Phrasen zusammenzustellen. Dies geschieht durch die Verwendung statistischer Modelle, deren Parameter durch die Analyse von zweisprachigen Textkorpora (sowohl Quell- als auch Zielsprache) und einsprachigen Korpora (Zielsprache) abgeleitet werden.
  • Neuronale maschinelle Übersetzung (NMT): NMT basiert auf neuronalen Netzwerken, die darauf ausgelegt sind, das Lernen des menschlichen Gehirns nachzuahmen. Diese Systeme zielen darauf ab, aus jeder Übersetzungsaufgabe zu lernen und sich mit jeder nachfolgenden Übersetzung zu verbessern. Dies hilft ihnen, Muster in der Quellsprache zu erkennen und den Kontext dessen, was übersetzt wird, zu verstehen, um die richtigen Wort- oder Phrasenwahlen besser vorherzusagen.

Vorteile der Verwendung von maschineller Übersetzung

Die Vorteile der Verwendung von maschineller Übersetzung umfassen:

  • Schnellere Übersetzungen: Maschinelle Übersetzung bietet eine schnellere Option, um Text von einer Sprache in eine andere zu übersetzen. Benutzer geben Text in der Quellsprache ein und erhalten mit einem Klick den übersetzten Text in der Zielsprache.
  • Ergänzt menschliche Übersetzungen: Maschinelle Übersetzungswerkzeuge werden oft parallel zur menschlichen Übersetzung verwendet. MT wird zuerst verwendet, dann wird ein Mensch die Übersetzung auf Fehler überprüfen und zur Genauigkeit bearbeiten.
  • Konsistenz in der Terminologie: Da maschinelle Übersetzung auf festgelegten Algorithmen und Datenbanken basiert, stellt die Verwendung von MT-Werkzeugen sicher, dass in allen übersetzten Inhalten, die diese Werkzeuge verwenden, eine konsistente Terminologie verwendet wird.
  • Fähigkeit, in zahlreiche Sprachen zu übersetzen: Während menschliche Übersetzung machbar sein könnte, wenn Inhalte in einige Sprachen übersetzt werden sollen, wird es kompliziert und zeitaufwendig, wenn Inhalte in mehrere Sprachen übersetzt werden müssen. MT rationalisiert diesen Prozess, macht ihn effizienter und einfacher zu verwalten.

Best Practices für maschinelle Übersetzung

Um die maschinelle Übersetzung optimal zu nutzen, befolgen Sie diese Best Practices:

  • Fehlerfreier Quelltext: Es ist wichtig, einen fehlerfreien Quelltext einzugeben, um ein möglichst genaues Ergebnis zu erzielen. Der Text sollte grammatikalisch korrekt sein und die richtige Rechtschreibung haben, also überprüfen und bearbeiten Sie den Quelltext, bevor Sie ihn in das maschinelle Übersetzungssystem eingeben.
  • Nachübersetzungsprüfung: Es ist wichtig, sich daran zu erinnern, dass, obwohl sich die maschinellen Übersetzungstechnologien in den letzten Jahren erheblich verbessert haben, eine 100%ige Übersetzungsgenauigkeit nicht garantiert ist. Wenn möglich, sollten alle Übersetzungen auf Genauigkeit überprüft werden.
  • Übersetzungsmanagementsystem: Größere Übersetzungsprojekte sollten mit Hilfe eines Übersetzungsmanagementsystems (TMS) bearbeitet werden. TMSs integrieren sich mit maschinellen Übersetzungswerkzeugen und bieten zusätzliche Funktionen, um redundante Aufgaben und manuelle Schritte zu reduzieren. TMSs können auch bei der Projektverwaltung helfen, indem sie alle Teammitglieder bei Übersetzungsaufgaben auf Kurs halten.

Maschinelle Übersetzung vs. computergestützte Übersetzung

Maschinelle Übersetzung nutzt ein System, das die Übersetzung ohne menschliches Eingreifen abschließt. Es wird vollständig von Technologie durchgeführt. Andererseits nutzt die computergestützte Übersetzung (CAT) Werkzeuge, die für Übersetzer entwickelt wurden, um sie während des Übersetzungsprozesses zu verwenden. Menschen führen die eigentliche Übersetzung, Überprüfung und Korrektur durch, verwenden jedoch CAT-Werkzeuge, um ihre Produktivität und die Qualität ihrer Übersetzungen zu verbessern.

Priya Patel
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Priya Patel

Priya is a Senior Research Analyst at G2 focusing on content management and design software. Priya leverages her background in market research to build subject matter expertise in the software space. Before moving back to Chicago in 2018, Priya lived in New Zealand for several years, where she studied at the University of Auckland and worked in consulting. In her free time, Priya enjoys being creative, whether it’s painting, cooking, or dancing.

Maschinelle Übersetzung Software

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