Was ist neuronale MT?

Übersetzungen gehören zum Tagesgeschäft von Unternehmen. Sie sind notwendig, um weltweit mit Kunden in Kontakt zu treten und internationale Märkte bedienen zu können. Trotzdem sind Übersetzungen für die meisten Unternehmen mit viel Arbeit verbunden. Auch wenn nach zeitaufwendiger Suche ein Übersetzungsbüro gefunden wurde, erfordert das Anfertigen von Übersetzungen viel manuelle Arbeit und ist damit nicht nur zeitintensiv, sondern auch teuer. Da Unternehmen jedoch von Übersetzungen abhängig sind, führt dies im schlimmsten Fall dazu, dass sich zum Beispiel Kampagnen verspäten und nötige Kommunikation nur langsam stattfinden kann. Neuronale Machine Translation setzt genau hier an. Die Technologie bietet automatisierte und schnelle Übersetzung in Kombination mit transparenten Prozessen.

Maschinenübersetzung basiert auf einem hochinnovativen Trainingsansatz für künstliche Intelligenz. Die Basis dafür bilden die Sprachdaten der Unternehmenskunden. Diese werden, auch bei herkömmlichen Übersetzungsbüros, in einem Translation Memory File (tmx) gesammelt. Das tmx kann als als eine Art Datenbank aller bisherigen Übersetzungen betrachtet werden. In Kombination mit den Daten des jeweiligen Fachbereichs bildet das tmx die Basis für das Training individueller Engines für Maschinenübersetzung. Genau hier liegt der Unterschied zu generischen Übersetzungen. Denn generische Engines basieren auf einer breitgefächerten Datenmenge und nicht auf individuellen, firmeneigenen Daten. Sie sind somit keinem spezifischen Fachbereich zugeordnet, was sich in der niedrigen Qualität der übersetzten Texte widerspiegelt. Für die professionelle Anwendung sind generische Maschinenübersetzungen deshalb ungeeignet. Neuronale MT hingegen basiert allein auf den vorherigen Sprachdaten der Kunden. Dadurch ist sie bestmöglich an die Anforderungen des Kunden angepasst und beherrscht die firmeneigene Kommunikation. Dadurch können die Engines Vorübersetzungen in fast menschlicher Qualität produzieren. Das Training der Engines basiert auf der Technologie eines neuronalen Netzes. Dieses erfasst Zusammenhänge zwischen Ausgangs- und Zielsprache.

Ein großer Vorteil von neuronaler MT ist das konstante Lernen der Engines. Dieser Lernprozess ist möglich, indem die Vorübersetzungen, die anschließend von einem professionellen Linguisten Korrektur gelesen und finalisiert werden, am Ende des Prozesses wieder die Engine trainieren. Durch das ständige Training lernt das System die firmeneigene Kommunikation immer besser kennen. Doch die Übersetzungen werden in Folge nicht nur immer schneller, sondern auch besser. Dieser Lernprozess senkt die Kosten und damit die Ressourcen, die Unternehmen für professionelle Übersetzungen aufbringen müssen. Interessant ist die Technologie vor allem für Großunternehmen, da diese bereits eine große Menge an Übersetzungsdaten besitzen, die zum Trainieren der Engines verwendet werden können. Dadurch kann das tmx für große Kostenersparnisse von bis zu 50 % genutzt werden.

Vorteile von neuronaler Machine Translation

Künstliche Intelligenz in Form von maschineller Übersetzung hat vier große Vorteile. Durch die Automatisierung des traditionell langsamen Übersetzungsprozesses ist neuronale MT nicht nur schneller, sondern auch günstiger und qualitativ hochwertiger.

Dass die Qualität so außerordentlich hoch ist liegt daran, dass mit jeder neuen Übersetzung das Translation Memory File (tmx) wächst und die Engine die individuelle Sprache des Unternehmens immer besser versteht. Das führt zu mehr sprachlicher Konsistenz als traditionelle Übersetzungsbüros gewährleisten können.

Dadurch, dass die Engines kontinuierlich trainiert werden, wird die Übersetzung zudem nicht nur stetig besser, sondern auch günstiger. Denn das tmx wächst, während der Übersetzungsaufwand sowie die Kosten sinken. Ein deutliches Zeitersparnis wird durch die Automatisierung der Vorübersetzung erreicht, denn diese ist im Übersetzungsprozess am zeitaufwendigsten. Durch die automatische Erstellung fällt somit der zeitaufwendigste Prozess weg. Nicht zu vergessen ist außerdem, dass die die Suche nach einem passenden Übersetzer entfällt.

Der Übersetzungsprozess lässt sich zudem in die unternehmenseigenen Systeme und Abläufe integrieren. Der sonst oft schwierige Datentransfer wird dadurch so einfach wie möglich gestaltet. Jede Abteilung des Unternehmens, welche Übersetzungen benötigt, kann so selbstständig Bestellungen aufgeben. Der Prozess wird zudem so transparent wie möglich gestaltet, um den zuständigen Lokalisierungs- und Qualitätsmanagern einen ständigen Einblick in den zeitlichen Fortschritt des Übersetzungsprozesses zu geben.

Voraussetzungen

Um neuronale Netze trainieren zu können bedarf es einer gewissen Menge an Daten. Diese sind notwendig, damit die Engines auf Basis der vorherigen Sprachdaten die unternehmenseigene Sprache erlernen und im Anschluss entsprechend hochwertige Übersetzungen anfertigen können. Das tmx sollte für das Training der Engines deshalb bereits einen größeren Umfang haben. Die Technologie ist also besonders für größere Unternehmen interessant, da diese - wenn auch meist unwissend - diese wertvollen Datenmengen bereits besitzen.

Die größere Voraussetzung ist deshalb einen externer Partner zu finden, denn die wenigsten Firmen haben die Kapazitäten, einen eigenen Machine-Learning-Ansatz zu entwickeln. Hier helfen erfahrene Dienstleister. Diese verwandeln bisher ungenutzte Übersetzungsdaten in individualisierte Engines. Dadurch wird eine optimale Ressourcennutzung sichergestellt und die Übersetzungen rentieren sich schnell. In Zahlen bedeutet das, dass etablierte Anbieter Übersetzungen dreimal schneller und bis zu 50 % günstiger anbieten können.

AI in Form von neuronaler Machine Translation kann den Übersetzungsprozess von Unternehmen revolutionieren. Denn die Technologie sorgt neben dem immensen Kostenersparnis außerdem für hochwertigere Übersetzungen und transparentere Prozesse. Das ist ein wichtiger Schritt, um die Digitalisierung im Unternehmen weiter voranschreiten zu lassen. Des Weiteren sinken mit jeder neuen Übersetzung der Preis und wertvolle Daten werden gesammelt. Mit der Nutzung von neuronaler MT profitieren Unternehmen also gleich auf mehreren Ebenen. Die Technologie bildet somit den perfekten Ansatzpunkt um Ressourcen sinnvoller einzusetzen.

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