Maschinelle Übersetzung Leistung

Maschinelle Übersetzung

Übersetzungsbüro mit KI-Erfahrung

Automatische Übersetzung Ihrer Texte

D.O.G. MT-Lösungen

„Wie viel kann ich mit maschineller Übersetzung (MÜ) sparen?“
„Was ist die Qualität von MÜ und für welche Texte kann ich es einsetzen?“
„Was ist das Besondere an D.O.G. MT?“

Das sind einige der Fragen, die viele heute beschäftigen. Wir geben Ihnen hier konkrete Antworten und Entscheidungshilfen. Außerdem können Sie unser Whitepaper herunterladen, das die Funktionsweise von MÜ und die Einsatzszenarien detailliert erläutert.

Egal, ob Sie nur Informationen suchen, einen Test machen oder eine Engine trainieren wollen, sprechen Sie uns an. Wir helfen und beraten Sie gerne!

Maschinelle Übersetzungen (MÜ) wurden lange belächelt. Seit den Erfolgen von Google Translate und DeepL vor wenigen Jahren gelten sie als wichtige Technologie zur Produktion von Übersetzungen. Die Erwartungen sind hoch: Reduzierung der Übersetzungskosten bei gleichwertiger Qualität dank Post-Editing durch ausgebildete Revisoren. Geht das? Ja schon, aber nicht für alle Dokumentationen und nicht für alle Ziele.

Bereits im Jahr 2008 fing D.O.G. an, sich mit dem Thema MÜ aktiv auseinanderzusetzen. Damals ging es um ein gemeinsames Forschungsprojekt mit der französischen Hochschule ISIT: „Enhancing Machine Translation Quality with ErrorSpy“. Aus diesem Projekt sind Funktionen in unserer Qualitätssicherungssoftware ErrorSpy entstanden, mit denen MÜ-Fehler besser erkannt und korrigiert werden können.

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Übersetzung in alle Sprachen
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Rundum-Lösung für Ihre MÜ-Projekte

Welche MÜ-Lösungen bietet Ihnen D.O.G.?

Trainingsfortschritt: Evaluierung-Score

Trainingsfortschritt: Gradient

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Herausforderungen der maschinellen Übersetzung

Wir verfügen über notwendige Kenntnisse

Maschinelle Übersetzung ja, aber nicht für alle Texte

Unternehmen produzieren und verwenden eine ganze Menge an Informationen. Sie dienen unterschiedlichen Zwecken (reine Information und Kommunikation, Werbung, Bedienung von Maschinen usw.), sind rechtlich bindend oder nicht (wie die Bedienungsanleitungen, die die europäische Maschinenrichtlinie 2006/42/EG vorgibt), sind anspruchsvoll formuliert oder stark standardisiert.

Je nachdem, wie diese Eigenschaften und Kriterien ausfallen, ist maschinelles Übersetzen zu empfehlen oder nicht.

Grundsätzlich muss man wissen, dass maschinelles Übersetzen besser funktioniert, wenn:

MÜ ist nicht unbedingt eine Konkurrenz zu Translation-Memory-Systemen. Es ist eher ein weiteres Werkzeug, mit dem Übersetzungen produziert werden können.

Maschinen machen andere Fehler

Menschen machen Fehler, Maschinen auch, aber andere. Sie übersetzen z.B. Eigennamen, verstehen viele Abkürzungen nicht oder fügen Informationen hinzu, die im Ausgangstext gar nicht vorkommen. Sie lassen bei der Übersetzung auch manchmal Wörter aus. Das ist nicht immer einfach zu entdecken, besonders wenn der übersetzte Satz ansonsten gut klingt.

Deswegen ist es wichtig, Post-Editoren auszubilden, sie über die Fehlerarten zu informieren, die sie suchen müssen. Und die Typologie dieser Fehler unterscheidet sich je nach Typ von Übersetzungsengine, der eingesetzt wurde: statistische maschinelle Übersetzungssysteme (SMT – Statistical Machine Translation) machen andere Fehler als neuronale maschinelle Übersetzungssysteme (NMT – Neural Machine Translation).

Seit ihrer Gründung vor über 20 Jahren beschäftigt sich D.O.G. sehr intensiv mit dem Thema Übersetzungsqualität und seit dem Jahr 2008 speziell mit der Qualität maschineller Übersetzungssysteme. Wir haben eigene Tools und Metriken entwickelt, um diese Qualität zu überprüfen. Bevor die maschinelle Übersetzung startet, identifizieren wir die Segmente, die für den MÜ-Prozess nicht geeignet sind und sortieren sie aus bzw. kennzeichnen wir sie für weitere Bearbeitungsschritte.

Von unserer Erfahrung können Sie profitieren.

Kosten und Nutzen

Die Einführung einer maschinellen Übersetzungslösung für Ihr Unternehmen ist ein Projekt mit zwei Hauptkomponenten: die Einrichtung des Systems und der Nutzen des Systems.

Einrichten eines maschinellen Übersetzungssystems: für jede Sprachkombination muss ein Modell trainiert werden. Dafür benötigt das System relativ große Mengen an hochqualitativen bilingualen Daten. Das Trainieren erfolgt auf Spezialrechnern mit GPU (Graphics Processor Unit), die massives Parallel Processing erlauben. Das Training kann mehrere Maschinentage dauern und die Trainingsparameter müssen in verschiedenen Testläufen optimiert werden. Das ist ein Kostenfaktor.

Betrieb und Nutzung des Systems: Auch in der Einsatzphase muss das System von Fehlern lernen und mit neuen Themen und Daten trainiert werden. Schließlich kommen die Kosten des Post-Editing, die im Grunde die Zeit widerspiegeln, die Post-Editoren für die Korrektur von Maschinenfehlern investieren.
Wir berechnen die Kosten für die Einrichtung der Lösung (einmalige Kosten) und für die Nutzung des Systems getrennt. Für den laufenden Betrieb zahlen Sie also einen Preis pro Wort, der unter den Kosten einer Humanübersetzung liegt. Nach Abstimmung der Eckdaten für Ihre Lösung können wir Ihnen hierfür ein Angebot unterbreiten.

Die Wirtschaftlichkeit einer MÜ-Lösung hängt schließlich von ihrem Einsatzmodell ab. Wenn Sie bereits durch den Einsatz von Translation-Memory- Systemen große Einsparungen erzielen und zukünftig dieselben Dokumente maschinell übersetzen möchten, dann könnten die Einsparungen eher gering sein. Wenn Sie aber neue Texte und Inhalte übersetzen, die sie vorher nicht oder ohne Übersetzungstechnologien übersetzt haben, dann steigt die Wirtschaftlichkeit einer maschinellen Übersetzungslösung sehr schnell.

Ihre automatische Übersetzung in 9 Schritten
Workflow zu Ihrer MÜ-Lösung

Möchten Sie in Ihrem Intranet ein Übersetzungsportal
aufbauen das vollautomatische Übersetzungen liefert? Möchten Sie Übersetzer während der Arbeit mit CAT-Tools (Computer-Aided-Translation Systeme = Translation-Memory-Systeme) unterstützen? Oder brauchen Sie post-editierte Dokumente, die eine ähnliche Qualität wie bei Humanübersetzungen haben?

Was wollen Sie erreichen?

Ziele und Erwartungen festlegen.
In einem Arbeitsgespräch gehen wir Ihre Situation durch und wägen die verschiedenen Optionen ab. Daraus ergeben sich konkrete Ziele und Arbeitsschritte.

Wie wollen Sie es erreichen?

Übersetzungsengine und Infrastruktur festlegen.
Aus den unterschiedlichen Optionen für die Produktion maschineller Übersetzungen wählen wir die Variante(n), die am besten geeignet ist: Training einer D.O.G. MT engine, Training über eine Plattform oder Verwendung einer Standard-Engine wie DeepL.

Trainingsdaten für verschiedene Sprachen

Trainingsdaten sammeln.
Abhängig von den benötigten Sprachen und Inhalten sammeln wir geeignete Trainingsdaten.

Optimierung der Sprachdaten

Trainingsdaten bereinigen.
Die Qualität der Übersetzungsergebnisse hängt stark von der Qualität und der Beschaffenheit der Trainingsdaten ab.

Aufbau der Basis-Engine

Engine trainieren.
Wir trainieren Engines für die gewünschten Sprachkombinationen und Fachgebiete. Diese Engines werden in regelmäßigen Abständen mit neuem Material und Erkenntnissen aus dem Post-Editing neu trainiert.

Einsatz der Engines

Mit Engine übersetzen.
Die ersten Übersetzungen werden automatisch erstellt und an die Post-Editoren übergeben.

Qualitätssicherung der Übersetzungen

Ergebnis posteditieren.
Erfahrene Post-Editoren, die nach DIN ISO 18587 arbeiten, suchen und korrigieren die Fehler von MÜ.

Aus den MÜ-Fehlern lernen

Feedback der Post-Editoren auswerten.
Wir werten die Berichte der Post-Editoren aus, um die Terminologie zu optimieren und die Engines nachzutrainieren.

Aktualisierung der Engines

Engine optimieren (fortlaufend).
Die Engines werden in regelmäßigen Abständen aktualisiert, um neue Themen und die Ergebnisse des Post-Editing zu berücksichtigen.

Je nach Zielsetzung entstehen unterschiedliche Workflows und Implementierungen. Auch hier hilft Ihnen unser Team von Spezialisten und Softwareentwicklern, die passende Lösung umzusetzen.

Sprachkombinationen

Automatische Übersetzung mit Post-Editing in diese Sprachen

Wir bieten eine breite Auswahl von Sprachkombinationen für die maschinelle Übersetzung an. Hier sind einige der meistgefragten Sprachpaare:

Maschinelles Übersetzen + Qualität

Qualität und Zeitersparnis

Maschinelle Übersetzung – die Daten und das Training

Die Daten und das Training

Gute Daten sind für maschinelles Lernen ausschlaggebend. Nach dem Motto „Garbage in, garbage out“ hängt der Erfolg maschineller Übersetzungen stark davon ab, wie umfangreich und wie sauber die Trainingsdaten sind. In erster Linie kommen für das Training Translation-Memorys (TMs) in Frage. TMs enthalten aufgrund ihrer Entstehungshistorie viele Segmente, die das Training stören: Leere Segmente, falsch zugeordnete Übersetzungen (z.B. bei falsch Segmentierten Sätzen) oder inkonsistente Termini und Formulierungen.

Training ist keine einmalige Angelegenheit. Neue Texte und Themen kommen hinzu. Maschinenfehler können durch Nachtrainieren korrigiert werden. Unsere Post-Editoren geben uns regelmäßig Feedback über typische wiederkehrende Maschinenfehler. Unsere Entwickler nutzen diese Informationen für das regelmäßige Nachtrainieren der Übersetzungsengines. So passt sich die Engine mit der Zeit immer besser an Ihre sprachlichen Wünsche und Besonderheiten an.

Auch hier können Sie von unserer Erfahrung profitieren. Wir helfen Ihnen, die Trainingsdaten zu optimieren, um ein besseres Ergebnis zu erzielen. Dafür haben wir Methoden und Tools entwickelt.

Maschinelle Übersetzung und Datensicherheit

Ein wichtiger Grund für viele Firmen, sich für maschinelles Übersetzen zu entscheiden, ist die Datensicherheit. Keine Firmenleitung möchte verantworten, dass vertrauliche Informationen unerwünscht abgegriffen werden, weil unvorsichtige Mitarbeiter sie über einen kostenlosen Übersetzungsdienst im Internet übersetzen lassen.

Die Engines, die wir für Sie trainieren, befinden sich entweder auf unserem eigenen Server in Deutschland, der nach EU-Recht (Datenschutz- Grundverordnung – DSGVO) betrieben wird, oder über abgesicherte Cloud-Dienste in Deutschland.

Sie haben auch die Möglichkeit, die trainierte Engine auf Ihrem eigenen Server zu installieren.

Maschinelle Übersetzung und Datensicherheit
Post editing Maschinelle Übersetzung

Post-Editing nach ISO 18587

Viele Unternehmen benötigen maschinelle Übersetzungslösungen in Verbindung mit Post-Editing. Zwar definiert die neue Norm über das Posteditieren maschinell erstellter Übersetzungen (ISO 18587:2017) zwei Posteditierstufen Full und Light Post-Editing, aber in der Praxis hängen die Kriterien für eine akzeptable Qualität stark von den verfolgten Zielen und eingesetzten Engines ab.

Wir helfen Ihnen, für die von Ihnen gewählte Lösung die optimalen Qualitätsziele für die Arbeit der Post-Editoren zu definieren. Daraus entstehen Vorgaben für die Arbeit der Post-Editoren.

Welches Engine bei maschineller Übersetzung
Übersetzungssysteme
Welche Engine?

Wenn Sie nach Rom reisen möchten, dann können Sie zwischen unterschiedlichen Verkehrsmitteln wählen. Dasselbe gilt für maschinelles Übersetzen. Es gibt nicht ein System und eine Vorgehensweise, sondern mehrere Alternativen, die von Ihrer Zielsetzung, Ihrem Datenumfang und Budget abhängen.

So kann man durchaus zwischen Alternativen wie den folgenden wählen:

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FAQ
Diese Fragen werden im Zusammenhang mit MÜ oft gestellt

Ja. Das Risiko schwerwiegender Fehler ist bei der maschinellen Übersetzung größer als bei Humanübersetzungen. Manche Sätze lesen sich sehr gut. Es fehlt aber eine wichtige Information oder eine Aussage wurde falsch verstanden. Dies wird von unerfahrenen Post-Editoren oder Post-Editoren, die das Fachgebiet nicht kennen, nicht immer erkannt. Mit geschulten Post-Editoren und Qualitätssicherungstools sowie einer für MÜ optimierten Terminologie lässt sich dieses Risiko deutlich verringern. Man kann es aber nie ganz ausschließen. Eine Entscheidung für MÜ muss daher auch diese Aspekte berücksichtigen.

Die Kosten für das Training einer Engine sind nicht gering. Zunächst die Hardware oder die Infrastruktur. Wegen der sehr großen Datenmengen benötigt man leistungsstarke Computer mit sehr großem Arbeitsspeicher. Man kann diese Computer kaufen oder die Infrastruktur mieten. Dann kostet das Sammeln und die Bereinigung der Trainingsdaten Zeit und Geld. Schließlich das Training selbst, das viel Know-how und einiges an Trial and Error erfordert, bis die optimale Engine-Konfiguration gefunden ist. Daher lohnt sich das Training einer einzelnen Engine (pro Sprachpaar) nur dann, wenn die entsprechenden Mengen an zu übersetzenden Texten zur Verfügung stehen. Außerdem muss in vielen Fällen der zusätzliche Vorteil der MÜ mit den bestehenden Vorteilen von Translation-Memory-Systemen abgewogen werden.

Die Norm DIN ISO 18587 befasst sich mit dem Post-Editing und legt die Anforderungen an die Qualifikation von Post-Editoren fest. Aus pragmatischer Sicht unterscheidet sich das Post-Editing von der Revision menschlicher Übersetzungen, auch wenn es viele Gemeinsamkeiten gibt. Der Post-Editor muss je nach Anforderung an das Qualitätsniveau des Endergebnisses (vollständiges Post-Editing oder leichtes Post-Editing) den Wunsch nach Perfektion unterdrücken können und sich auf die notwendigen Korrekturen beschränken. Er muss wissen, welche spezifischen Arten von Fehlern MÜ-Maschinen machen, denn Maschinen machen manchmal Fehler, die Menschen nie oder nur sehr selten passieren (z. B. Hinzufügen von Text). Deshalb ist es wichtig, auf Dienstleister wie die D.O.G. GmbH zurückzugreifen, die Erfahrung mit dem Post-Editing haben.

Technologien für erfolgreiche maschinelle Übersetzungen

Technologien von D.O.G. zu Ihrem Vorteil

Der Erfolg maschineller Übersetzungslösungen steht und fällt mit der Fähigkeit, Übersetzungsfehler zu entdecken und die richtige Fachterminologie einzusetzen. Hier hat D.O.G. ganz besondere technologische Vorteile. Seit der Firmengründung vor über 20 Jahren haben wir Wert darauf gelegt, Softwareprodukte zu entwickeln, die die Qualität unserer Leistung unterstützen. Insbesondere helfen uns dabei ErrorSpy und LookUp.

LookUp ist ein intelligentes Terminologieverwaltungssystem. In LookUp können Relationen zwischen Begriffen erfasst werden, wodurch Kontextinformationen verfügbar sind. Unsere softwaregestützten Prüfungen berücksichtigen diese Relationen und Ihre Terminologie. Somit sind unsere Post-Editoren besser in der Lage, maschinelle Fehler zu erkennen.

ErrorSpy unterstützt den Post-Editoren beim Aufspüren und Korrigieren maschineller Übersetzungsfehler:

Das KI-Know-how von den D.O.G.-Entwicklern und die Möglichkeit, maschinelle Übersetzungssysteme direkt zu beeinflussen, bringen schon jetzt erhebliche Vorteile. Davon können Sie profitieren.

Deutsch Human DOG-Engine DeepL Kommentar
Status Fehlteil setzen
Set status reject part
Set status reject par
Set missing part status
Terminologie wurde gelernt (Kein Sinnfehler)
Das Handling wurde von der Maschine angefordert.
Handling was requested by the machine.
Handling was requested by the machine.
The handling was requested by the machine.
Stil wurde gelernt
Ursache:
Cause:
Cause:
cause:
Groß-/Kleinschreibung wurde gelernt
Als erstes muß die Datei Einstellungen.cfg vom Hauptverzeichnis kopiert werden.
File Einstellungen.cfg•must be copied beforehand from the main directory.
First copy the file Einstellungen.cfg from the main directory.
First, the Settings.cfg file must be copied from the root directory.
Dateinamen (named entities) und Terminologie wurden gelernt

Übersetzungsservice

Automatische Übersetzung Ihrer Texte

Dies sind einige der Texte, die wir maschinell übersetzen. Natürlich bieten wir auch Humanübersetzungen an.

Sind Sie an maschineller Übersetzung interessiert?

Nehmen Sie doch Kontakt mit uns auf. In einem unverbindlichen Gespräch besprechen wir, wie MÜ Ihnen helfen kann, Ihre Ziele zu erreichen.

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