Die Geschichte der maschinellen Übersetzung reicht bis in die 1950er Jahre zurück. Im Laufe der Jahre sind drei Arten von Systemen nacheinander entstanden:

  • Regelbasierte Systeme (1980er Jahre)
  • Statistisch basierte Systeme (1980-90)
  • Neuronale algorithmenbasierte Systeme (2015)

Was ist neuronale maschinelle Übersetzung?

Neuronale maschinelle Übersetzung (Neural Machine Translation, kurz: NMT) ist die nächste Generation der maschinellen Übersetzungstechnologie.  NMT produziert hochwertige, menschenähnliche Übersetzungen und erhöht damit das Niveau der MT-Qualität und -Genauigkeit erheblich.

Diese Systeme können in Echtzeit übersetzen und die Wahrscheinlichkeit von Wortfolgen abschätzen. Es ist ein Ansatz, der es Übersetzungsmaschinen ermöglicht, das Übersetzen mit Hilfe neuronaler Netze zu erlernen, die aus Verbindungen wie denen im menschlichen Gehirn gebildet werden. Diese neuronalen maschinellen Übersetzungssysteme ermöglichen qualitativ hochwertigere Übersetzungen: Tatsächlich enthalten die von neuronalen Übersetzungssystemen erstellten Übersetzungen 50% weniger Wortfehler, 17% weniger lexikalische Fehler und 19% weniger grammatikalische Fehler. Neuronale Netze haben sogar gelernt, die Genus- und Fallgestaltungssysteme verschiedener Sprachen korrekt aufeinander abzustimmen (ohne dass ihnen das jemand aktiv beigebracht hat!).

NMT, die Geheimwaffe der maschinellen Übersetzung

Im Gegensatz zu anderen Ansätzen wie statistisch basierter maschineller Übersetzung und regelbasierter maschineller Übersetzung nutzt die neuronale maschinelle Übersetzung ein großes neuronales Netzwerk, das mit künstlicher Intelligenz auf eine Weise arbeitet, die dem menschlichen Gehirn ähnelt.

Es ist die fortschrittlichste Form der maschinellen Übersetzung, die es bisher gibt, mit enormer Weiterentwicklung in den letzten Jahren durch auf künstliche Intelligenz-basiertes Selbstlernen, große Datenmengen und Deep Learning. Heute ist es möglich, neuronale maschinelle Übersetzungsmaschinen als Grundlage für die Erstellung professioneller Übersetzungen zu verwenden.

Diese Systeme sind in der Lage, zunehmend zuverlässigere Übersetzungen zu reproduzieren und neue Sprachen zu lernen. Auf diese Weise können sie die Qualität der übersetzten Informationen kontinuierlich verbessern. Damit sie funktionieren können, müssen sie von einem Menschen trainiert werden. Dies bedeutet, dass dem Programm ein umfangreiches Datenvolumen zur Verfügung gestellt werden muss, mit dem Ziel, die Zuverlässigkeit der Endergebnisse zu verbessern.

Es ist auch möglich, dass Menschen diese Programme so ausbilden, dass sie den spezifischen Bedürfnissen von Branchen mit spezifischer Fachterminologie wie Rechts-, Finanz- und Medizinberufen entsprechen.

Einfach ausgedrückt, ist die neuronale maschinelle Übersetzung in verschiedenen Sektoren nützlich, insbesondere im E-Commerce, allerdings unter der Voraussetzung, dass verschiedene Kriterien erfüllt sind, die den Übersetzungsprozess erleichtern, wie z.B.:

  • eine ausreichende Anzahl von Wiederholungen
  • ein ausreichendes Volumen an Fachdaten, die für die Schulung der Übersetzungsmaschine zur Verfügung stehen und
  • ein ausreichendes Textvolumen für die Übersetzung.

Es gibt jedoch auch einige Dinge, die berücksichtigt werden sollten…

Die Grenzen der neuronalen maschinellen Übersetzung

Wie bei anderen Formen der maschinellen Übersetzung besteht der Nachteil von NMT darin, dass die Quelltext-Phrasen sehr klar und kohärent sein müssen, um eine qualitativ hochwertige Übersetzung zu erhalten. Jede kleine Unklarheit muss vorher in die Software integriert werden, um zu vermeiden, dass eine Übersetzung entsteht, die keinen Sinn mehr ergibt. Neuronale maschinelle Übersetzung stößt auf Schwierigkeiten, wenn es um hochtechnisierte Fachsprache oder die Verwendung seltener Wörter und Eigennamen geht. Es gibt verschiedene Aspekte, die vor der Durchführung einer neuronalen maschinellen Übersetzung behandelt werden müssen:

  • Die Klarheit des zu übersetzenden Textes (um Mehrdeutigkeiten zu vermeiden).
  • Ausbildung und menschliches Urteilsvermögen im Umgang mit bestimmten spezifischen Bereichen (Recht, Medizin, etc.)
  • Datenschutzmanagement: Es ist wichtig zu wissen, dass öffentlich zugängliche Übersetzungsmaschinen alle Daten und Informationen, die sie verarbeiten, auf ihren Servern speichern. Daher ist es schwierig oder gar unmöglich, die Vertraulichkeit von Kundendaten zu gewährleisten.
  • Der kreative Aspekt: Eine Übersetzungsmaschine trainiert mit dem, was sie für die Norm hält, und produziert daher immer eine Übersetzung, die aus ihrer Sicht im Hinblick auf das Gelernte am besten geeignet ist.

Um mit solchen Problemen umgehen zu können, ist die menschliche Interaktion unerlässlich.

Ganz ohne den Menschen geht es nicht

Die maschinelle Übersetzung, auch die neuronale, hat noch das ein oder andere Problem im Umgang mit dem Kontext. Aus diesem Grund ist eine menschliche Überprüfung notwendig, da bestimmte Feinheiten immer noch über die Möglichkeiten der maschinellen Übersetzung hinausgehen. Die menschliche Kompetenz im Projektmanagement, zusammen mit der Beratung und dem Wissen von Spezialisten für neuronale maschinelle Übersetzung, sind entscheidend für den Erfolg verifizierter maschineller Übersetzungsprojekte.

Bildquelle: https://pixabay.com/de/photos/start-start-up-notizb%C3%BCcher-kreative-593327/

Gastartikel
Autor

Dieser Artikel wurde als Gastartikel verfasst. Für mehr Informationen zum Autor fragen Sie bitte den Betreiber den Blogs an.

Schreiben Sie einen Kommentar

*

Durch die weitere Nutzung der Seite stimmen Sie der Verwendung von Cookies zu. Weitere Informationen

Die Cookie-Einstellungen auf dieser Website sind auf "Cookies zulassen" eingestellt, um das beste Surferlebnis zu ermöglichen. Wenn du diese Website ohne Änderung der Cookie-Einstellungen verwendest oder auf "Akzeptieren" klickst, erklärst du sich damit einverstanden.

Schließen