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Lösungen für maschinelle Übersetzungen (MT) gibt es bereits seit vielen Jahren. In letzter Zeit jedoch hat auf diesem Gebiet eine rasante Entwicklung stattgefunden. Da Unternehmen immer größere Textmengen in unterschiedlichen Sprachen produzieren, haben sie die maschinelle Übersetzung als Möglichkeit erkannt, ihre Reichweite in einer zunehmend stärker globalisierten Welt zu erhöhen.
Unternehmen, die maschinelle Übersetzungstechnologien nutzen möchten, haben die Wahl zwischen vier grundlegenden Strategien:
Unabhängig von der gewählten Strategie kann es ohne einschlägige Daten und Kenntnisse schwierig sein, die richtige Engine zu finden. Lionbridge ist Experte für maschinelle Übersetzungen und verfügt über mehr als zwanzig Jahre Erfahrung auf diesem Gebiet. Dazu kommt eine Fülle sprach- und qualitätsbezogener Daten zur Technologie der maschinellen Übersetzung, die Ihnen als Entscheidungshilfe dienen können. Auf dieser Webseite finden Sie grundlegende Informationen zur Leistung von Engines für maschinelle Übersetzungen für die gängigsten Sprachpaare, damit Sie die für Ihren jeweiligen Content optimale Auswahl treffen können.
Möchten Sie mehr über die verschiedenen Arten von Technologien für maschinelle Übersetzungen erfahren? Lesen Sie unseren Blog Maschinelle Übersetzung: Wichtige Begriffe kurz erklärt.
Wenn Sie diesem Blog schon eine Weile folgen, sind Sie mit unseren generellen MT-Bewertungsvergleichen vertraut. Jeden Monat ermitteln wir, welche MT-Engines für bestimmte Sprachpaare am besten abschneiden, und verfolgen ihre Entwicklung. Im März ist die Leistung der unterschiedlichen Engines weitestgehend gleich geblieben. Diesen Trend beobachten wir schon seit geraumer Zeit. Wie wir letzten Monat angemerkt haben, könnte dies darauf hindeuten, dass ein neues MT-Paradigma erforderlich ist.
Und während wir unsere Ansichten über die allgemeine Entwicklung mitteilen, nehmen Unternehmen auch zunehmend selbst vergleichende Bewertungen der individuellen MT-Engines vor. Im Gegensatz zur allgemeinen Übersicht berücksichtigen diese Auswertungen die spezifischen Bedürfnisse eines Unternehmens, um die am besten geeignete Engine auszuwählen.
Wenn ein Unternehmen mit dem Einsatz von MT beginnen oder die Art der derzeitigen Nutzung von MT optimieren möchte, ist es entscheidend, die am besten arbeitende MT-Engine für den Zweck zu ermitteln. Bei der Durchführung kundenspezifischer Bewertungen gehen wir ähnlich wie auf dieser Seite beschrieben vor. Der Unterschied ist aber: Wir geben unsere Empfehlung basierend auf den spezifischen Inhalten eines Unternehmens und den Anforderungen der betreffenden Sprachpaare.
Auch wenn es individuelle MT-Bewertungsvergleiche schon seit Jahren gibt, wächst die Nachfrage nach ihnen immer weiter. Wir führen diesen Trend auf die wichtige Rolle zurück, die MT für den Erfolg von Unternehmen in einem digitalen Markt spielt.
– Rafa Moral, Lionbridge Vice President, Innovation
Diagramm 1: Vergleich der durchschnittlichen Qualität führender MT-Engines für Deutsch, Russisch, Spanisch und Chinesisch.
Die verschiedenen Engines für maschinelle Übersetzungen bieten unterschiedliche Leistungen, wozu verschiedene Faktoren beitragen, etwa die Qualität des Ausgangstextes, die jeweilige Quell- und Zielsprache, der Gegenstand des Textes oder der Umstand, ob die MT-Engine trainiert wurde. Im allgemeinen Qualitätsvergleich von Januar 2021 liegt Google NMT in puncto langfristiger Leistung bei allen Sprachen immer noch in Führung. Bing und Amazon sind die MT-Engines mit den größten Schwankungen bei den Qualitätsergebnissen in den letzten 12 Monaten, mit deutlichen Qualitätsspitzen.
Diagramm 2: Vergleich der durchschnittlichen Qualität führender MT-Engines bei bestimmten Sprachpaaren.
Einige Engines für maschinelle Übersetzungen zeigen bei bestimmten Sprachpaaren besonders gute Leistungen. Bei den Daten zur langfristigen Qualitätsleistung war die beste MT-Engine für Deutsch DeepL, während Amazon beim Chinesischen alle Wettbewerber weit hinter sich ließ. Google führt die Liste bei den meisten anderen wichtigen Sprachen an, dicht gefolgt von Bing.
Diagramm 3: Vergleich der durchschnittlichen Qualität führender MT-Engines auf bestimmten Sachgebieten.
Unsere Untersuchung ergab, dass die MT-Engine von DeepL (ohne Training) in den Bereichen Automobilwesen und Maschinentechnik konsistent die besten Ergebnisse zeigte. Amazon erwies sich als beste Wahl für die Bereiche E-Commerce und Einzelhandel. Neuronal basierte Engines für maschinelle Übersetzungen können auch für die Fachsprache bestimmter Branchen trainiert werden, wodurch sich die Qualität weiter verbessern lässt.
Weitere Einblicke und Informationen zu zukünftigen Trends auf dem Gebiet der maschinellen Übersetzung finden Sie in unserer Blogreihe im Beitrag mit dem Titel „Die Zukunft der Sprachtechnologie“ – Die Zukunft der maschinellen Übersetzung.
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