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Die neuronale maschinelle Übersetzung (NMT) hat im vergangenen Jahrzehnt die Sprachdienstleistungsbranche regelrecht revolutioniert. NMT ermöglicht die rasche Übersetzung grosser Textmengen zum Bruchteil der Kosten eines menschlichen Übersetzers. Bei allem Fortschritt, den diese Technologie gemacht hat, eignet sie sich doch noch nicht für alle Anwendungen.
Es tönt wie aus einem Science-Fiction-Roman, hat sich aber mittlerweile längst im Angebot vieler Sprachdienstleister etabliert: Neuronale maschinelle Übersetzung oder kurz NMT. Es ist die jüngste Innovation in einer Branche, die in den letzten beiden Jahrzehnten zahlreiche grosse Fortschritte gemacht hat. Erstmals tauchte der Begriff um 2013 in akademischen Artikeln auf. Heute ist NMT ein leistungsstarkes Tool – und eine Geheimwaffe für alle diejenigen, die rasch eine Übersetzung brauchen.
Wie funktioniert maschinelle Übersetzung?
Frühere Generationen von maschineller Übersetzung stützten sich beim Übertragen eines Textes in eine andere Sprache auf statistische Wahrscheinlichkeiten. Daher kommt auch der volle Name «statistische maschinelle Übersetzung» oder SMT. Nehmen wir einmal das Beispiel «To be, or not to be, that is the question». Wenn ein Experte den Satz in sieben von zehn Fällen als «Sein oder Nichtsein, das ist hier die Frage» übersetzt hat, würde ein SMT-Tool diesen Satz als beste Lösung in jedem Kontext verstehen.
So heisst es in Artificial Intelligence: «Dieser Ansatz […] ist nicht auf in langwieriger Einzelarbeit zusammengestellte Grammatiken der Ausgangs- und Zielsprachen angewiesen, […] alles, was er benötigt, sind Daten – Musterübersetzungen, aus denen ein Modell abgeleitet werden kann.»
Beeindruckt? Nun ja, SMT hat auch viele Nachteile. So braucht es beispielsweise ein riesiges Datenarchiv und hat Schwierigkeiten, bestimmte Fehler zu erkennen. SMT «versteht» Texte in der Ausgangs- und Zielsprache nur oberflächlich. Ausserdem fällt es SMT-Tools vergleichsweise schwer, in eine Sprache mit einer anderen Wortstellung zu übersetzen.
Nachahmung des menschlichen Gehirns
Im Gegensatz zu SMT verwendet NMT ein künstliches neuronales Netzwerk. Damit sagt es die Reihenfolge der Wörter vorher, die in einem Textblock vorkommen. SMT nutzt separate Modelle für Ausgangs- und Zielsprache. NMT dagegen besteht aus einem integrierten Modell, das Wort für Wort durch den Text geht. Dabei stützt es sich auf Methoden des Deep Learning und des repräsentativen Lernens.
NMT ist eine hochmoderne Technologie, die sich stetig weiterentwickelt. Mit zunehmender Verbesserung der Algorithmen hinter den Tools wird sie noch schneller und genauer werden. Einige Leserinnen und Leser haben vielleicht bemerkt, wie sehr sich beispielsweise Google Translate (ein NMT-Tool) in den letzten Jahren verbessert hat. Das kommt nicht von ungefähr. 2015 entwickelten Forscher am Montreal Institute of Learning Algorithms neue auf künstlicher Intelligenz (KI) basierende Techniken. Diese haben Google Translate in ein Tool verwandelt, das wirklich «denkt». Seither hat es sich nochmals deutlich weiterentwickelt.
Die künstliche Intelligenz, die hinter jedem NMT-Tool steckt, ist so angelegt, dass sie wie der menschliche Verstand lernt und sich weiterentwickelt. Mit der Zeit kann sie sich so an die fliessende, unendlich geschmeidige Natur der menschlichen Sprache anpassen. Sie kann Nuancen in bestimmten Wörtern, Sätzen und Zusammenhängen aufgreifen, Mehrdeutigkeiten überwinden und nach Bedarf «Lücken füllen». Noch besser arbeitet NMT, wenn ein Translation Memory und eine Terminologiedatenbank mit dem Tool verknüpft sind. In diesem Fall kann der Algorithmus auf eine vorgegebene Terminologie zurückgreifen und den Text an den hauseigenen Stil eines Unternehmens oder an Branchenvokabular anpassen.
Die Intelligenz der Maschine hat ihre Grenzen
Trotz der enormen Fortschritte bei NMT müssen sich menschliche Übersetzer noch nicht nach anderen Arbeitsfeldern umschauen. Konkret hat NMT im Wesentlichen drei Vorteile: Geschwindigkeit, Einblick und Menge. NMT kann riesige Textmengen innerhalb kürzester Zeit und exponentiell schneller bearbeiten als ein Mensch. Das ist ideal, wenn rasch eine Übersetzung benötigt wird. Nützlich ist es auch dann, wenn ein Text kurz nach seiner Veröffentlichung schon wieder veraltet ist.
Nehmen wir an, mehrere französische Autoren arbeiten am Entwurf einer Publikation über Startup-Kultur. Einer von ihnen will den vorläufigen Text an einen Wirtschaftsexperten in London schicken, der kein Französisch spricht. Dann könnte er den Text rasch per NMT übersetzen lassen, damit der Experte sich einen groben Überblick über den Inhalt verschaffen kann. Dieser Vorgang lässt sich mit Leichtigkeit im Handumdrehen erledigen. Deshalb ist es wahrscheinlicher, dass Texte, die sonst nicht übersetzt würden, einfach mit minimalem Zeit-, Arbeits- und Kostenaufwand mit der Software bearbeitet werden. Natürlich besteht nach Bedarf dann immer noch die Möglichkeit eines Post-Editing, das heisst, dass ein Übersetzer die maschinelle Übersetzung prüft und überarbeitet.
Die Nachteile von NMT sollten Sie dennoch nicht ignorieren. So fortschrittlich die Technologie sein mag, perfekt ist sie nicht. NMT nähert sich wie erwähnt in ihrer Funktionsweise dem menschlichen Verstand an. Aber auch Menschen machen Fehler. Einen Text einfach durch ein NMT-Tool laufen zu lassen und ihn dann als fertiges Endprodukt zu veröffentlichen, ist nicht empfehlenswert. In puncto Stil, Semantik, Syntax oder Konsistenz kann die Qualität nicht garantiert werden.
Und dann ist da noch das grosse Thema Datenschutz. Wenn Sie einen Text über ein Online-NMT-Tool übersetzen, bleibt er in der Datenbank gespeichert. Das Tool kann die Textteile anderen Nutzern als Vorschläge anzeigen. Und es braucht recht wenig kriminelle Energie, um diese Daten zu missbrauchen. Es ist das Risiko einfach nicht wert.
E-Discovery: Auslotung neuer rechtlicher Grenzen
Mit der zunehmenden Verflechtung der Wirtschaft steigt auch die Zahl der grenzüberschreitenden Rechtsfälle, an denen mehrere Akteure beteiligt sind. Dadurch wächst auch der Bedarf an der Aufbereitung unstrukturierter Daten, auch «E-Discovery» genannt. Von Bedeutung ist dies beispielsweise vor einem Gerichtsverfahren, bei dem jede Partei Beweise sammelt, indem sie Informationen im elektronischen Format einholt.
In diesem Bereich kann neuronale maschinelle Übersetzung von enormem Nutzen sein. Wenn diese Informationen einem Sprachdienstleister zur Bearbeitung zugesendet werden, können sie unabhängig vom Volumen in beliebig viele Sprachen übersetzt werden. Diese Vorgehensweise ist schnell, genau und sicher, denn die Daten werden von einem zentralen Standort aus verarbeitet. Das ist bei Beweisen, die dem Gericht vorgelegt werden könnten, natürlich von besonderer Bedeutung.
Die Anwendung von NMT ist wesentlich kostengünstiger, als alle Dokumente von menschlichen Übersetzern in alle Sprachen übersetzen zu lassen. Das gilt insbesondere, weil viele Texte am Ende gar nicht relevant für den Fall sind. Bei Dokumenten, die für den Fall von wesentlicher Bedeutung sind, könnten dann Fachübersetzer hinzugezogen werden. Diese geben dem mit NMT übersetzten Text den letzten Schliff. Juristen, die sich mit dem Rechtssystem des entsprechenden Landes auskennen, prüfen den Inhalt dann abschliessend.
In wenigen Minuten vom SMI zum FTSE
Finanzprofis müssen schnell auf Entwicklungen an den Finanzmärkten reagieren können. Gemäss der Selbstregulierungsorganisation der Finanzbranche FINRA finden weltweit täglich 75 Milliarden Marktereignisse statt. Diese produzieren eine riesige Menge an Informationen. Der grösste Teil davon verliert innert Stunden (oder sogar Minuten) seine Relevanz. Und die meisten Finanzprofis haben nicht die Zeit, sich tiefer damit zu befassen. Wenn sie sich allerdings mit den Informationen befassen müssen, wollen sie diese in ihrer Muttersprache haben – und zwar sofort.
Hier kommt NMT wieder ins Spiel. Nehmen wir einmal an, eine Bank verfügt über ein Tool, das täglich Dutzende Berichte über börsennotierte Unternehmen veröffentlicht. Die Mehrzahl davon wandert ins Archiv, ohne dass sie jemand auch nur anschaut. Doch ab und zu interessiert sich ein Kundenberater oder ein Kunde für einige dieser Berichte (in Französisch, Deutsch oder Italienisch). Ein NMT-Tool könnte ihnen diese Berichte ohne Verzögerung in der gewünschten Sprache zur Verfügung stellen.
So profitieren Sie von der NMT-Lösung eines professionellen Anbieters
Ein klares Fazit: Für grosse Datenvolumen, die Sie rasch und ausschliesslich zum internen Gebrauch übersetzen müssen, ist neuronale maschinelle Übersetzung das Tool der Wahl. Wenn Sie einen zertifizierten Sprachdienstleister damit beauftragen, ist der Prozess schnell, kostengünstig und sicher. Denken Sie aber daran: Das Endprodukt wird kein perfekter, geschliffener Text sein, den Sie an ein grosses Publikum verbreiten können. Dafür müssen Sie menschliche Post-Editoren ins Boot holen.
SwissGlobal bietet ihren Kunden sowohl neuronale maschinelle Übersetzung als auch Post-Editing an. Seit Mai 2021 sind wir nach ISO 18587 – dem internationalen Standard für Post-Editing – zertifiziert. Wir überprüfen alle Anbieter von maschineller Übersetzung, mit denen wir zusammenarbeiten, sorgfältig. So stellen wir sicher, dass auch diese die höchsten Standards einhalten.
Bei allen NMT-Projekten erarbeiten wir gemeinsam mit unserem Kunden ein massgeschneidertes Translation Memory, das auf unternehmens- und branchenspezifischer Terminologie beruht. Dadurch bietet jeder maschinell übersetzte Text die richtige Balance in puncto Ton, Qualität und Konsistenz der Sprache.
Ob Recht, Finanzen, Wirtschaft oder Industrie: Neuronale maschinelle Übersetzung könnte Ihre alltägliche Arbeit beschleunigen und bereichern. Kontaktieren Sie uns: Wir demonstrieren Ihnen gerne, was unsere NMT-Tools können.