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Das führende Modell in der maschinellen Übersetzung war in den letzten Jahren der sogenannte statistische Ansatz: Das Übersetzungssystem lernt aus übersetzten Texten Wortfolgen, die einander entsprechen. Diese parallelen Phrasen werden neu kombiniert um Übersetzungen für neue Texte zu erzeugen.
Bei diesem Vorgehen lassen sich jedoch die Abhängigkeiten, die über den näheren Kontext eines Wortes, oder gar über Satzgrenzen hinausgehen, nur schlecht berücksichtigen.
Ein neuer Ansatz, mit dem wir in diesem Projekt arbeiten, nutzt neuronale Netzwerke, die teilweise Gehirnstrukturen nachempfunden sind, um direkt von einer zur anderen Sprache zu übersetzen.
In diesem Projekt untersuchen wir, welche Möglichkeiten sich für die Übersetzung ergeben, wenn das Netzwerk zusätzliche Informationen aus dem Kontext erhält, wie z.B. Koreferenz- und Syntaxannotationen oder mehrere Ausgangssprachen.
Mit diesem neuen Ansatz werden wir Übersetzungsysteme für die drei der offiziellen Sprachen der Schweiz erstellen (Französisch, Deutsch, Italienisch).