KI und Sprachübersetzung: So schulen Sie Ihre maschinelle Übersetzungs-Engine

Fouad Habash

Juli 16 , 2023 · 6 Min.

Seit vielen Jahren verlassen sich Unternehmen auf menschliche Linguisten und Linguistinnen, um zuverlässige Übersetzungen zu erhalten. Durch die Einführung von Engines für maschinelles Lernen ist es jetzt jedoch nahezu jedem Unternehmen möglich, zu geringeren Kosten auf Übersetzungsservices zuzugreifen.

Allerdings war maschinelles Lernen zu Übersetzungszwecken bislang nicht immer besonders zuverlässig, obwohl es in dieser Hinsicht sicherlich Fortschritte gibt. Kostensenkungen und eine beschleunigte Lieferung können allerdings auf Kosten der Qualität gehen.

Viele Unternehmen haben dies als unvermeidbar akzeptiert, aber zweitklassige Übersetzungen sind kein Kompromiss, den Sie unbegrenzt akzeptieren müssen. Tatsächlich sind die Aussichten für Übersetzung und maschinelles Lernen sowie die Rolle der KI bei der Gestaltung der Zukunft der Übersetzung viel aufregender, als Sie vielleicht denken.

Welcher Zusammenhang besteht zwischen maschinellem Lernen und Sprachübersetzung?

Viele Unternehmen nutzen künstliche Intelligenz, um Prozesse zu beschleunigen und Gelder einzusparen. Sprachübersetzungen sind ein Bereich, in dem KI konsequent eingesetzt wird.

Maschinelles Lernen und Sprachübersetzungen ermöglichen es Unternehmen, international zu expandieren, und Markenfirmen erreichen so unerschlossene ausländische Märkte. Dank auf maschinellem Lernen basierender Übersetzungsanwendungen bekommen selbst kleine Unternehmen die Möglichkeit, mit einer unternehmensorientierten Denkweise an ihr Geschäft heranzugehen.

So können Sie mit maschinellem Lernen Zeit und Geld bei der Übersetzung von Inhalten sparen

Maschinelles Lernen in Kombination mit Translation Memorys kann bei Content-Erstellung und Übersetzungen eine erhebliche Zeit- und Kosteneinsparungen bedeuten. Eine Translation Memory (TM) ist im Wesentlichen nichts anderes als ein umfassender Datensatz, der beständig mit geschäftsspezifischen Übersetzungen aktualisiert wird.

Ein solcher Datensatz kann KI darin schulen, Segmente zu übersetzen, die für die jeweilige Marke und Branche spezifisch sind. Diese Segmente lassen sich dann immer wieder verwenden, während neue Segmente in ein sich ständig erweiterndes Textbuch aufgenommen werden, um Konsistenz und Übersetzungsqualität zu verbessern.

Sowohl maschinelles Lernen als auch TMs sorgen für sofortige Kosteneinsparungen und setzen Budgets frei, die anderswo eingesetzt werden können. Die Verwendung einer Übersetzungs-Engine bietet darüber hinaus noch einen anderen Vorteil – den der Kohärenz. Beim Branding gibt es nichts Schlimmeres als inkonsistente Sprache. Im schlimmsten Fall kann dies Ihre Unternehmensidentität durcheinanderbringen und Ihrer Markenautorität schaden. Außerdem besteht die Möglichkeit, dass inkonsistente Übersetzungen Neu- und Bestandskunden verwirren.

Ein weiterer großer Vorteil des maschinellen Lernens besteht darin, dass sich menschliche Übersetzer und Übersetzerinnen problemlos auf komplexere Aufgaben konzentrieren können. Sie haben die Möglichkeit, Korrekturlesen und Lektorat zu übernehmen, während KI-basierte Übersetzungs-Engines zeitaufwändige Aufgaben automatisieren.

Die Beziehung zwischen menschlichen Linguisten/innen und MT-Engines kann durch Investitionen in computergestützte Übersetzungskurse überbrückt werden. Das Ergebnis ist, dass interne Termine sich problemlos einhalten lassen, während externe Aufträge den Kunden im Voraus bereitgestellt werden.

Grundlagen der Schulung einer maschinellen Übersetzungs-Engine

Die meisten Übersetzungs-Engines verwenden Google und Microsoft als Framework. Lösungen wie Google Translate erweisen sich jedoch beim Einsatz in der realen Welt als relativ begrenzt. Beispielsweise lassen sich MT-Engines wie Google Translate nicht so trainieren, dass sie sich an die Terminologie Ihres Unternehmens anpassen und weiterentwickeln können. Anhand von maschinellen Übersetzungs-Engines von Drittanbietern mit dynamischen maschinellen Lernanwendungen ist dies jedoch möglich.

Menschliche Intervention ist für dynamisches maschinelles Lernen von entscheidender Bedeutung. Sobald ein Originaldokument von einer MT-Engine übersetzt wurde, können Benutzer die Anwendung durch Textbearbeitung darin schulen, neue Wörter und Ausdrücke zu erlernen. Diese Änderungen werden dann zur späteren Verwendung gespeichert, wobei die Translation Memory ständig verbessert wird. Das Ergebnis ist, dass spätere Übersetzungen dadurch immer zuverlässiger werden.

Einfache Möglichkeiten zur Verbesserung der Qualität maschineller Übersetzungen

Dynamisches maschinelles Lernen und Translation Memorys spielen eine wichtige Rolle bei der Verbesserung der Qualität maschineller Übersetzungen. Sie können dazu vorhandene Dokumente als Schulungsdaten verwenden, um die Translation Memory zu erweitern. Es lohnt sich, alte, bereits in eine Zielsprache übersetzte Dokumente zu nehmen und damit der MT-Engine einen umfassenden Datensatz zur Verfügung zu stellen, den sie dann als Referenz verwendet.

Bearbeiten Sie Übersetzungen aktiv, damit Ihre MT-Engine die Begriffe und branchenspezifischen Sprachen versteht, die Sie regelmäßig verwenden, um Relevanz und Übersetzungsqualität zu verbessern. Dies sollte permanent geschehen.

So lassen sich Sprachübersetzungen so weit wie möglich automatisieren

Sie können nicht nur vorhandene Dokumente zur Verbesserung der Translation Memorysverwenden, sondern auch Übersetzungs-Engines wie Amazon Web Services (AWS) nutzen. Diese Tools ermöglichen es Ihnen, Ad-hoc-Übersetzungen mithilfe von Deep-Learning-Systemen durchzuführen. Obwohl die Ergebnisse nicht so zuverlässig sind, wie man sie von menschlichen Linguisten und Linguistinnen erwarten kann, kommen sie diesen aber häufig unglaublich nahe.

Um neuronale Netzwerke effektiv nutzen zu können, müssen Sie jedoch Zeit und Ressourcen in die Erstellung von Glossaren investieren, die maschinelle Übersetzungs-Engines als Bezugspunkt verwenden können. Die Investition wird sich auszahlen und in Zukunft zu wesentlich zuverlässigeren Übersetzungen führen.

Welche Art von Inhalten möchten Sie übersetzen?

Nicht alle Inhalte eignen sich für maschinelle Übersetzungen. Maschinelles Lernen eignet sich gut für strukturelle Texte, ist aber problematisch, wenn es um Marketingbotschaften und kreativen Content geht. Wenn Sie vorhandene Inhalte für neue Märkte lokalisieren möchten, werden Sie mit Sicherheit keine perfekten Ergebnisse erhalten.

Sind Sie sich nicht sicher, ob Sie MT verwenden sollten? Sie können maschinelle Übersetzung verwenden, wenn Sie sofort einsetzbare, nicht unbedingt ausgefeilte Ergebnisse für Dinge wie Dokumentübersetzungen, Support-Nachrichten und interne Kommunikation benötigen.

Sie können sie auch einsetzen, um die Erstellung von Erstentwürfen für E-Commerce-Texte wie Produktbeschreibungen, Kaufleitfäden und FAQ-Abschnitte zu vereinfachen. Doch für einen Text mit größeren Anforderungen ist die Nachbearbeitung durch eine/n Fachkraft nötig.

Wenn Sie an komplizierterem Branding-Content arbeiten, ist MT einfach gesagt keine gute Wahl. Wenn Sie hochwertige Landing- und Homepages, Pressemitteilungen und SEO-Inhalte zusammenstellen, sollten Sie sich nicht auf maschinelle Übersetzungs-Engines verlassen.

Engines für maschinelle Übersetzung und Vertraulichkeit

Es ist nicht unwichtig, wie Ihre Daten gespeichert und verwendet werden. Wenn Sie einen Drittanbieter für maschinelle Übersetzung verwenden, ist es wichtig, dass Sie zuvor das Kleingedruckte lesen.

Falls Sie mit sensiblen Dokumenten arbeiten und Vertraulichkeitsvereinbarungen in Betracht ziehen müssen, ist es erforderlich, dass jeder der von Ihnen genutzte Services es Ihnen ermöglicht, Ihren Verpflichtungen nachzukommen.

Die Wahl der richtigen Engine für maschinelle Übersetzung

Sind Sie bereit für maschinelle Übersetzungen? Bei der Auswahl eines geeigneten MT-Motors ist es nötig, sorgfältig zu überlegen.

Denken Sie zunächst an die Inhalte, die Sie übersetzen möchten, und die Qualität, die Sie erwarten. Möglicherweise suchen Sie nach einfachen Dokumentübersetzungen, die keine besondere Nachbearbeitung erfordern. Oder Sie möchten vielleicht literarische Dokumente oder kreative Kopien übersetzen. In diesem Fall reicht eine Standard-MT-Engine möglicherweise nicht aus.

Denken Sie als Nächstes über das Thema Ihres Contents nach. Einige MTs eignen sich besser für die Übersetzung interner Dokumente und technischer Handbücher, während andere z. B. besser für den Rechtssektor geeignet sind. Einige MTs sind am effektivsten bei der Übersetzung von Vertriebs- und Marketinginhalten, wenngleich es davon nicht allzu viele gibt. Wenn Sie komplexere Texte übersetzen möchten, ist es immer am besten, eine neuronale maschinelle Übersetzungs-Engine zu verwenden.

Auch spielen die Sprachenpaare eine Rolle. Gängige Paare wie Englisch und Spanisch werden von günstigen MT-Lösungen wie DeepL gut bedient. Wenn bei Ihren Übersetzungen jedoch weniger häufig vorkommende Sprachenpaare gefragt sind, müssen Sie sich woanders umsehen. Falls Sie es mit verschiedenen Zielsprachen zu tun haben, können Sie eine Kombination verschiedener MT-Engines in Erwägung ziehen.

Für viele Unternehmen wird die Entscheidung für eine MT-Engine davon bestimmt, inwieweit sich dies auf den Gewinn auswirkt. Selbst eine einfache MT kann bei der Arbeit mit großen Datenmengen Übersetzungskosten und Bearbeitungszeiten reduzieren. Nur weil eine MT-Engine Übersetzungen schnell liefern kann, bedeutet dies jedoch nicht, dass sich dadurch die Bearbeitungszeit insgesamt verkürzt. Denn der Zieltext kann u. U. ein umfangreiches Korrekturlesen und Lektorat erforderlich machen. Wenn Sie mehr Geld für eine MT-Engine ausgeben, die auf Ihre Branche zugeschnitten ist, könnte sich dies langfristig als kostengünstigere Lösung erweisen.

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