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Anpassung und Training maschineller Übersetzungs-Engines

Wann ist welcher Ansatz zur Verbesserung der maschinellen Übersetzung geeignet?

Unternehmen setzen heute mehr denn je auf maschinelle Übersetzung (Machine Translation, MT). Wir gehen davon aus, dass sich diese Entwicklung in Zukunft noch verstärken wird. Dieser Trend ist auf die zunehmend vorhersehbaren Ergebnisse der Technologie und den starken Druck des Marktes zurückzuführen, immer mehr Inhalte in kürzester Zeit in vielen verschiedenen Sprachen produzieren zu müssen – und das bei gleichem oder sogar kleinerem Budget. Die MT-Technologie liefert Übersetzungen schneller und kosteneffizienter, als es menschlichen Übersetzern möglich ist. Allerdings müssen sich Unternehmen auch mit diversen Qualitätsfragen auseinandersetzen. Um auf den zunehmend digitalen Märkten erfolgreich zu sein, müssen sie personalisierte mehrsprachige Inhalte bereitstellen, die themenspezifisch sind, den richtigen Ton treffen und über alle Kanäle hinweg eine einheitliche Markensprache wahren.

Wie können Sie Ihre Initiativen im Hinblick auf maschinelle Übersetzungen so einsetzen, dass diese Ziele besser erreicht werden? Es gibt zwei Methoden, um die Effektivität entsprechend zu steigern: die Anpassung und das Training der maschinellen Übersetzungs-Engines. Beide Methoden können zwar die Qualität der maschinellen Übersetzung verbessern und den Bedarf an Nachbearbeitung verringern, sind jedoch nicht austauschbar.

Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, wie die Methoden funktionieren, worin sie sich unterscheiden und wie Sie je nach Anwendungsfall die richtige Methode wählen, dann lesen Sie einfach weiter.

Warum können sich Unternehmen nicht ausschließlich auf generische Engines verlassen?

Unternehmen erhalten in der Regel zufriedenstellende Ergebnisse, wenn sie MT für allgemeine, einfache Inhalte von generischen, untrainierten Engines wie Google NMT, Bing NMT, Amazon, DeepL oder Yandex verwenden. Allerdings lässt das Resultat häufig auch zu wünschen übrig.

Warum? Eine generische Engine ist häufig nicht in der Lage, hochspezialisierte Inhalte zu übersetzen, z. B. aus den Bereichen Life Sciences oder Recht. Dazu gehört auch eine spezifische, mit dem jeweiligen Fachgebiet verbundene Terminologie. Die Engine kann nicht entscheiden, wann sie welche Definition eines bestimmten Wortes mit mehreren Bedeutungen anwenden muss. Sie ist nicht fähig, Ihre individuelle Markenstimme konsistent zu gewährleisten, und weiß nicht, wann formelle und wann informelle Sprache erforderlich ist, um den Erwartungen Ihrer Zielgruppe gerecht zu werden.

Diese Defizite werden durch die Anpassung und das Training von MT-Engines behoben. Dadurch können Sie eine viel bessere Übersetzungsleistung erzielen, gerade wenn es um spezifische Anforderungen geht, die generische Engines einfach nicht erfüllen können.

Was ist MT-Anpassung?

Unter MT-Anpassung versteht man die individuelle Konfiguration einer bereits vorhandenen MT-Engine mit einem Übersetzungsglossar und einer DNT-Liste (Do Not Translate), um die Genauigkeit der maschinell erstellten Übersetzungen zu verbessern. (Ein Übersetzungsglossar ist eine Sammlung von wichtigen Fachbegriffen eines Unternehmens mit den zugehörigen Übersetzungen. Eine DNT-Liste ist eine Sammlung von Begriffen und Produktnamen, die nach Unternehmensvorgabe nicht übersetzt werden sollen.)

Bei der Anpassung laden Sie eine Liste dieser Quellbegriffe mit ihren Übersetzungen hoch, bevor die Engine ihre Arbeit ausführt. Diese Liste gibt der MT-Engine quasi Anweisungen, wie die jeweiligen Begriffe zu übersetzen sind, bzw. sorgt dafür, dass entsprechende Begriffe unübersetzt bleiben. Durch diese Maßnahme kann die Engine bessere Ergebnisse liefern und ermöglicht so dem Unternehmen, am Markennamen festzuhalten, eine einheitliche Terminologie sicherzustellen und regionale Unterschiede herauszuarbeiten. Bessere Übersetzungen verringern außerdem den Nachbearbeitungsbedarf.

Die Anpassung ist in der Regel einfacher umzusetzen als das Training, allerdings gibt es bei diesem Ansatz auch einige Vorbehalte. Während das Hochladen von Begriffen in ein maschinelles Übersetzungssystem ein einfacher Vorgang ist, gestaltet sich die Auswahl der richtigen Termini mitunter schon schwieriger. Der Erfolg der MT-Anpassung hängt in hohem Maße von den Kenntnissen der jeweiligen MT-Experten und deren Fähigkeit ab, Eingabe- und Ausgabe-Normalisierungsregeln, DNT-Listen und Glossare zu verwalten, die alle zur Verbesserung des Gesamtergebnisses beitragen. Unerfahrene Linguisten können die Engine unbeabsichtigt so konfigurieren, dass sie schlechte oder unpassende Vorschläge macht, was sich negativ auf die Gesamtqualität auswirkt.

Was ist MT-Training?

MT-Training ist ein Prozess, bei dem eine Engine mithilfe von umfangreichen zweisprachigen Daten aus Textkörper und Translation Memories (bereits übersetzten Inhalten) aufgebaut und trainiert wird, um die Genauigkeit der maschinell erstellten Übersetzungen zu verbessern.

Dabei wird eine generische Engine mit unternehmensspezifischen zweisprachigen Textkörpern gefüttert. Sie akzeptiert Eingaben über verschiedene Exporte, häufig in einem für Translation Memories (TMs) üblichen Format. Die TMs liefern nicht nur die zuvor genehmigte Übersetzung, sondern auch wertvolle Metadaten, z. B. wann und von wem der Satz übersetzt wurde und ob es sich um eine exakte oder eine ungenaue Übereinstimmung (Fuzzy Match) handelt. Anhand dieser Daten kann die Engine lernen, was genau ein Unternehmen bei der Übersetzung erwartet. Anstatt einen allgemeinen Übersetzungsvorschlag zu machen, der auf einer einseitigen Interpretation des Ausgangstextes basiert, wird auf der Grundlage des Textkörpers eine individuelle Ausgabe erstellt.

MT-Training ermöglicht eine Feinabstimmung der Ausgabe, um durch die Fähigkeit der Engine, konsistente Übersetzungen zu erstellen, eine bestimmte Markenstimme oder einen individuellen Stil zu gewährleisten. So können Sie z. B. die Standardeinstellung generischer MT-Engines, die einen formellen Ton erzeugen, umgehen und stattdessen einen informellen Ton realisieren. Wie bei der MT-Anpassung erzielt ein Unternehmen die gewünschten Ergebnisse mit weniger Nachbearbeitungsaufwand, da die Maschine besser in der Lage ist, genaue Übersetzungen mit weniger Fehlern zu erstellen.

Während des Trainings versorgt das Unternehmen die Engine mit so viel Informationen und Daten wie möglich; qualitativ hochwertige Segmente führen zu einer besseren Qualität der Ausgabe. Für ein erfolgreiches Training muss ein Unternehmen mindestens 15.000 einzigartige zweisprachige Segmente zur Verfügung stellen, die von hoher Qualität und frei von Inkonsistenzen und Doppelungen in der Ausgangsübersetzung sind. Erfüllt ein Unternehmen diese Mindestanforderungen nicht, wird sich das Training wahrscheinlich nicht wesentlich – oder überhaupt nicht – auf die Ausgabe auswirken.

Was sind die Unterschiede zwischen Anpassung und Training?

Beide Ansätze können die MT-Ausgabe deutlich verbessern und den Nachbearbeitungsaufwand reduzieren. Allerdings enden die Gemeinsamkeiten damit auch schon. Sie sind definitiv nicht miteinander austauschbar.

Die Methoden unterscheiden sich auf folgende Weise: Bei der Anpassung wird eine bereits vorhandene MT-Engine mit Glossaren und DNT-Listen (Do Not Translate) angepasst, während beim Training die Engine anhand einer Vielzahl zweisprachiger Daten aus Textkörper und Translation Memories von Grund auf aufgebaut und trainiert wird.

Die Anpassung ist vielseitiger als das Training und bringt Ergebnisse hervor, die den Anforderungen der meisten Unternehmen entsprechen. Hierbei fallen einmalige Kosten an, da das Profil, das in die MT-Engine eingespeist wird, aktualisiert werden muss. Für die Pflege eines Glossars fallen im Laufe der Zeit außerdem zusätzliche Kosten an.

Das Training ist vor allem für anspruchsvolle Unternehmen mit hochspezialisierten Inhalten und komplexen Anwendungsfällen geeignet. Bei der Implementierung des MT-Trainings fallen Kosten für das erste Training an. Weitere Trainingseinheiten (verbunden mit weiteren Kosten) können im Laufe der Zeit in Betracht gezogen werden, wenn die Ergebnisse der maschinellen Übersetzung Verbesserungspotenzial aufzeigen.

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Wann sollte mein Unternehmen Training, wann Anpassung in Betracht ziehen?

Muss Ihr Unternehmen wissenschaftliches Material oder hochtechnische Handbücher übersetzen? Wollen Sie Ihre einzigartige Markenstimme bewahren? Je nachdem, wie die Antwort ausfällt, könnte die MT-Anpassung oder das Training besser für Sie geeignet sein.

Wann MT-Anpassung sinnvoll ist

Es gibt zwei wichtige Anwendungsfälle für die MT-Anpassung. Machen Sie davon Gebrauch, wenn Sie Folgendes erreichen möchten:

  • Genaue Übersetzung von Terminologie
  • Regionale Unterschiede, z. B. amerikanisches Englisch verglichen mit britischem Englisch, wenn Sie nicht über ausreichende Trainingsdaten verfügen

Die MT-Anpassung ist eine gute Wahl für technische und detailorientierte Inhalte, da die korrekte Übersetzung von Terminologie für diese Art von Inhalten entscheidend ist. Sie ist zu bevorzugen, wenn nicht genügend Daten für ein effektives MT-Training zur Verfügung stehen.

Wann MT-Training sinnvoll ist

Es gibt zwei wichtige Anwendungsfälle für das MT-Training. Machen Sie davon Gebrauch, wenn Sie Folgendes erreichen möchten:

  • Eine bestimmte Markenstimme, einen bestimmten Umgangston oder einen bestimmten Stil, und das mit wenig Nachbearbeitungen
  • Regionale Variationen einer Zielsprache, wie z. B. Französisch (Schweiz) verglichen mit Französisch (Frankreich), wenn Sie über ausreichende Trainingsdaten verfügen

Das MT-Training ist eine gute Wahl für die Übersetzung von Marketing- und Kreativinhalten, da die spezifische Markenstimme, der Tonfall und der Stil wesentliche Elemente dieser Art von Inhalten sind. Sie sollten jedoch sicherstellen, dass Sie über genügend Daten verfügen, um die Engines erfolgreich trainieren zu können.

Der hybride Ansatz

In manchen Fällen führt ein hybrider Ansatz zum besten Ergebnis. So kann die MT-Engine beispielsweise bessere Vorschläge generieren, wenn Unternehmen zusätzlich zum MT-Training einige Anpassungen vornehmen.

Lionbridge ermöglicht seinen Kunden die einfache Implementierung eines hybriden Ansatzes. Kunden können ihre Engine über die unternehmensweite MT-Lösung Smairt MT™-Portal anpassen und gleichzeitig professionelle Trainingsservices von den erfahrenen Lionbridge-Teams in Anspruch nehmen. Bei der Zusammenarbeit mit diesen Teams gehen die Unternehmen in der Regel ganzheitlicher an die maschinelle Übersetzung heran und nutzen oft eine Kombination aus Training und Anpassung, um die besten Resultate zu erzielen. Durch verschiedene Tests erhalten Sie ein besseres Verständnis darüber, was zu den besten Ergebnissen führt, und können einen maßgeschneiderten MT-Ansatz verfolgen.

Anpassung oder Training: Welche Strategie ist besser?

Die Wahl des besten Ansatzes zur Verbesserung der MT-Leistung hängt ganz von Ihrer Situation ab. Wenn Sie sich mit Ihren Optionen befassen, ist es vielleicht verlockend, MT-Training als erste und einzige Methode zu betrachten, um optimale Ergebnisse bei der maschinellen Übersetzung zu erzielen. Oder aber Sie sind vom Hype um kontinuierliches Training beeindruckt. Hier sind einige Aspekte, die Sie auf jeden Fall in Betracht ziehen sollten, wenn Sie Ihre Optionen prüfen.

Vermeiden Sie die Stolperfalle Nr. 1: MT-Training als einzige Lösung

Das Training von MT-Engines kann ein äußerst wirksames Instrument zur Verbesserung der Performance der maschinellen Übersetzung sein. Das setzt jedoch voraus, dass Sie mit den bestehenden Problemen vertraut sind.

Angesichts des zunehmenden Einsatzes von maschineller Übersetzung machen viele Anbieter das MT-Training zu ihrer Standardlösung, um ihren Kunden einen Mehrwert zu bieten. Dieser Ansatz kann jedoch in einigen Fällen nach hinten losgehen. Einige Unternehmen, die sich für das Training entschieden hatten, um ihre MT-Qualität zu verbessern, waren am Ende enttäuscht. Im Vergleich zu den Diensten von Lionbridge konnte das Training in einer Kosten-Nutzen-Analyse nicht überzeugen, und die Übersetzungsvorschläge der Engine stellten sich als ungenügend heraus. Eine kostengünstigere Alternative musste gefunden werden. Warum waren sie enttäuscht? Ganz einfach: Es gab bessere, auf ihre spezifischen Umstände abgestimmte Ansätze.

Innovative MT-Anbieter wie Lionbridge setzen bei Bedarf das Training ein, stützen sich aber in hohem Maße auf Anpassungen, um die gewünschten MT-Ergebnisse zu geringeren Kosten als beim Training zu erzielen.

Vermeiden Sie die Stolperfalle Nr. 2: Der Hype um kontinuierliche Weiterentwicklung beim MT-Training

Wenn Sie sich über MT-Lösungen informieren, werden Sie möglicherweise auf Anbieter stoßen, die mit dem Konzept von Engines werben, die nach Abschluss einzelner Projekte kontinuierlich weiterentwickelt werden. Seien Sie vorsichtig bei solchen Versprechungen. Kontinuierliches Training ist nur dann möglich, wenn Sie mit maßgeschneiderten Engines arbeiten, die ständig aktualisiert werden müssen.

Wir möchten betonen, dass das MT-Training nur dann erfolgreich sein kann, wenn ein einzelnes Projekt mindestens 15.000 einzigartige Segmente zum Trainieren der Engine enthält. Wenn Unternehmen nicht über genügend Daten verfügen, können sie Projektinhalte verwenden, um Anpassungsfunktionen zu aktualisieren, was in vielen Fällen auch als „Training” bezeichnet wird.

Fazit

Die Anpassung ist ein vielseitigeres Werkzeug als das Training. Sie erzeugt Ergebnisse, die den Anforderungen der meisten Unternehmen entsprechen. Mit der Anpassung können Sie maschinelle Übersetzungen so weit verbessern, dass Ihr Markenname erhalten und die Terminologie einheitlich bleibt, wodurch erforderliche Nachbearbeitungen auf ein Minimum reduziert werden. Die einmaligen Kosten für die Aktualisierung des Profils, das an die MT-Engine übermittelt wird, und die laufenden Kosten für die Pflege des Glossars sind in der Regel geringer als die Kosten für das Training.

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Best Practices für die MT-Anpassung

Berücksichtigen Sie bei der Implementierung der MT-Anpassung unbedingt folgende Best Practices.

Eingabe- und Ausgabe-Normalisierungsregeln

Erstellen Sie eine Bibliothek mit Eingabe- und Ausgabe-Normalisierungsregeln für die am häufigsten verwendeten Sprachen, um die Eingabe für die MT-Engines zu kontrollieren und die Ausgabe zu verbessern. Diese Regeln ermöglichen es Ihnen, Ihre individuellen und spezifischen Anforderungen zu erfüllen.

Beispielsweise kann eine solche Regel die MT-Engine anweisen, bei der Ausgabe französischer Übersetzungen Guillemets [« … »] anstelle von üblichen Anführungszeichen [“...”] zu verwenden. Diese Regel verbessert die Ausgabe französischer Übersetzungen, da französischsprachige Leser diese spitzen anstelle von üblichen Anführungszeichen erwarten. Unternehmen können Eingabe- und Ausgabe-Normalisierungsregeln anwenden, um ähnliche Modifikationen zu ermöglichen, die regionale Sprachvarianten für übergeordnete Sprachen berücksichtigen, wie z. B. Französisch (Belgien), Französisch (Kanada), Französisch (Afrika) usw.

DNT-Listen und -Regeln

Erstellen Sie eine Liste mit Begriffen, die nicht übersetzt werden sollen, und eine Regel, die jeden identifizierten nicht zu übersetzenden Begriff durch ein Token ersetzt, bevor er an die Engine übermittelt wird. Dadurch wird der Begriff für die Engine unsichtbar und bleibt unübersetzt. Nachdem die Übersetzung verarbeitet und der MT-Vorschlag zurückgegeben wurde, stellen Sie die Ausgabe-Normalisierungsregel so ein, dass das Token durch den DNT-Begriff ersetzt wird.

Vorbereitung des Glossars

Bereiten Sie Ihr Glossar sorgfältig vor, um genaue und konsistente Übersetzungen zu gewährleisten. Berücksichtigen Sie die in Tabelle 1 aufgeführten Schlüsselfaktoren bei der Entscheidung, ob Sie einen Begriff in Ihr Glossar aufnehmen sollten.

Allgemeine Richtlinien für die Zusammenstellung eines Glossars

Aspekt Was Sie sich fragen sollten Soll der Begriff ins Glossar aufgenommen werden?*
Häufigkeit Wie oft kommt der Begriff im Ausgangstext vor? Wenn der Begriff nur selten vorkommt, nehmen Sie ihn nicht auf.
Mehrdeutigkeit Hat der Begriff mehrere Bedeutungen oder kann er leicht mit anderen Wörtern verwechselt werden? Wenn der Begriff mehrdeutig ist, nehmen Sie ihn auf. (Hinweis: Achten Sie darauf, dass alternative Bedeutungen des Begriffs im Ausgangstext nur selten vorkommen.)
Fachterminologie Gilt der Begriff speziell für einen bestimmten Bereich oder ein bestimmtes Fachgebiet? Wenn ja, nehmen Sie ihn auf.
Einheitlichkeit Wurde der Begriff in der Vergangenheit konsistent übersetzt? Wenn ja, nehmen Sie ihn nicht auf.
Relevanz Wie relevant ist der Begriff für die Gesamtbedeutung des Textes? Wenn er für den Sinn des Textes von zentraler Bedeutung ist, nehmen Sie ihn auf.
Komplexität Ist der Begriff komplex und wird es für das maschinelle Übersetzungssystem schwierig sein, ihn korrekt zu übersetzen? Wenn ja, nehmen Sie ihn auf.

Tabelle 1 – Faktoren, die bei der Erstellung eines Glossars zu berücksichtigen sind.

* Es kann Ausnahmen von diesen allgemeinen Leitlinien geben.

Was Sie tun und was Sie lassen sollten

Bei der Erstellung des Glossars empfehlen wir außerdem, die folgenden Verhaltensregeln zu beachten:

  • Nehmen Sie keine allgemeinen Begriffe auf, wie etwa einzelne Wörter, Verben und Adjektive, die nicht gut mit MT funktionieren und sich negativ auf die allgemeine Qualität, den Satzbau, die Übereinstimmung und die Wortfolge auswirken können
  • Vermeiden Sie das Splitten langer Begriffe
  • Fügen Sie keine widersprüchlichen Begriffe mit ein
  • Nehmen Sie keine doppelten Einträge auf
  • Verwenden Sie nur einen Begriffseintrag pro Ausgangssprache
  • Verwenden Sie Ausdrücke mit mehreren Wörtern
  • Verwenden Sie spezifische Produktnamen
  • Machen Sie von DNT-Begriffen Gebrauch

Wie geht Lionbridge bei MT-Anpassung und -Training vor?

Das Smairt MT-Portal von Lionbridge macht es unseren Kunden leicht, MT-Anpassungen zu implementieren. Unsere Technologie ermöglicht es außerdem, dass die Anpassungen gleichzeitig in mehreren MT-Engines funktionieren. Sie stellen einfach Ihre MT-Glossare und DNT-Listen zusammen und laden diese Begriffe hoch, damit sie anschließend von jeder MT-Engine verwendet werden können. Dank dieser Technologie sind Sie nicht an eine bestimmte Engine gebunden und können diese jederzeit wechseln, um die besten Ergebnisse zu erzielen.

Darüber hinaus können Sie unsere Technologie durch entsprechende Dienstleistungen unserer MT-Experten ergänzen. Wir helfen Unternehmen dabei, die effektivste MT-Strategie zu finden, und finden für sie heraus, wie diese am besten umgesetzt werden kann.

Ganz gleich, ob Sie gerade erst in die Nutzung maschineller Übersetzungen eingestiegen sind, ob Sie bestehende MT-Maßnahmen durch Anpassungen verbessern möchten oder ob das Training von Engines aufgrund Ihres wachsenden Content-Volumens immer attraktiver wird – wir haben eine Lösung, die Ihren Anforderungen entspricht.

Wie schneiden MT-Anpassung und -Training im Vergleich zueinander ab?

Vergleichen Sie MT-Anpassung und MT-Training auf einen Blick in Tabelle 2 und sehen Sie selbst, welcher Ansatz für Ihre Inhalte geeignet ist.

Anpassung und Training maschineller Übersetzungs-Engines

  MT-Anpassung MT-Training
Was es ist und wie es funktioniert Eine Anpassung einer bereits bestehenden MT-Engine mit Glossar und DNT-Liste, um die Genauigkeit der maschinell erstellten Übersetzungen zu verbessern Der Aufbau und das Training einer MT-Engine unter Verwendung umfangreicher zweisprachiger Daten aus Textkörper und Translation Memories, um die Genauigkeit der maschinell erstellten Übersetzungen zu verbessern
Was es bewirkt Verbessert die MT-Vorschläge im Sinne genauerer Ergebnisse und verringert den Nachbearbeitungsbedarf Verbessert die MT-Vorschläge im Sinne genauerer Ergebnisse und verringert den Nachbearbeitungsbedarf
Besondere Vorteile Ermöglicht es Unternehmen, am Markennamen festzuhalten, die eigene Terminologie zu wahren und regionale Unterschiede herauszuarbeiten Ermöglicht es Unternehmen, eine bestimmte Markenstimme, einen bestimmten Ton und Stil durchzusetzen sowie regionale Unterschiede herauszuarbeiten
Risiken bei der Verwendung Die MT-Vorschläge können von schlechter Qualität sein und sich negativ auf das Gesamtbild auswirken, wenn der MT-Prozess unangemessen ausgeführt wird Das Training bringt unter Umständen wenig Nutzen, wenn nicht genügend Qualitätsdaten zum Trainieren der Engine vorhanden sind; die MT-Vorschläge könnten von schlechter Qualität sein und sich negativ auf das Gesamtbild auswirken, wenn unerfahrene Linguisten Terminologie übermäßig nutzen
Einsatz Ideal für technologische und detailorientierte Inhalte sowie für alle Inhalte, die Folgendes erfordern:
* präzise Übersetzung von Fachterminologie
* regionale Variante bei Mangel an Daten für MT-Training
Ideal für hochspezialisierte Content, Marketing- und Kreativinhalte sowie für alle Inhalte, die Folgendes erfordern:
* eine bestimmte Markenstimme, einen bestimmten Ton oder Stil
* regionale Variante bei genügend Daten für MT-Training
Erfolgsfaktoren Ein erfahrener MT-Experte, der Input- und Output-Normalisierungsregeln, Glossare und DNT erfolgreich verwalten kann Mindestens 15.000 eindeutige Segmente, um die Engine angemessen zu trainieren
Überlegungen zu Kosten Einmalige Kosten für die Aktualisierung des Profils, mit dem die MT-Engine gespeist wird, sowie laufende Kosten für die langfristige Pflege des Glossars; relativ preisgünstig, wenn man den potenziellen Nutzen berücksichtigt, und in der Regel unter den Kosten für MT-Training Kosten für das erste Training und potenzielle Kosten für weitere Trainingsaktivitäten, die mittelfristig zu erwägen sind, wenn die MT-Ergebnisse Optimierungsbedarf anzeigen; MT-Training lohnt sich in bestimmten Fällen angesichts der potenziellen Vorteile

Tabelle 2 – Vergleich zwischen MT-Anpassung und MT-Training

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