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Lionbridge Machine Translation Tracker

Unser Bewertungstool: Ihr Helfer bei der Auswahl der optimalen Engine für maschinelle Übersetzungen

Maschinelle Übersetzung im Vergleich

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: 

Öffentliche MT-Engine einbinden

Services wie Google Übersetzer oder Bing Translator nutzen. Diese Services stehen heute jedem Benutzer kostenlos zur Verfügung, bieten jedoch keine erweiterten Funktionen, wie etwa benutzerdefinierte Terminologieanpassung oder Wiederverwendung eingegebener Daten in anderen Services. 

 

 

On-Premises-MT

Dieses Konzept setzt einen maschinellen Übersetzungsserver voraus, der in der IT-Architektur eines Unternehmens bereitgestellt wird. Ein solcher Server ist sehr sicher, aber auch äußerst kostspielig, anspruchsvoll in der Bereitstellung und Verwaltung und erfordert ständige Wartungsarbeiten.

 

 

MT in der Cloud

Dieses Konzept funktioniert ähnlich wie das der öffentlichen maschinellen Übersetzung, wird jedoch in der Cloud umgesetzt und erfordert die Erstellung einer Instanz, die speziell auf das Unternehmen ausgerichtet ist. Alle an den Service übergebenen Daten sind professionell gesichert und werden nicht an Dritte weitergegeben. Der Service bietet zusätzliche Funktionen rund um die benutzerdefinierte Terminologieanpassung sowie weitere Vorteile. Seine Nutzung kann jedoch zu einer Abhängigkeit von einem einzelnen Anbieter führen, und auch die Qualität der maschinellen Übersetzung kann bei mehreren unterschiedlichen Sprachpaaren zu wünschen übrig lassen. 

Best-of-Breed-MT

Dabei handelt es sich um eine einzelne Plattform, die die Nutzung mehrerer MT-Engines ermöglicht. Sie bietet eine zentrale Ebene für die benutzerdefinierte Terminologieanpassung, eine benutzerfreundliche, leicht zu verwaltende Oberfläche sowie die Möglichkeit, die für die unterschiedlichen Sprachpaare und Inhaltstypen jeweils am besten geeigneten Engines zu wählen. 

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. 

Welche MT-Engine ist für Sie am besten? Darauf gibt es keine einfache Antwort.


Bei den verschiedenen maschinellen Übersetzungssystemen ist zu beachten, dass manche Engines auf eine bestimmte Funktion oder einen bestimmten Bereich ausgerichtet sind. Wenn Ihre Anforderungen nicht dieser Ausrichtung entsprechen, kann die Leistung der Engine nicht optimal genutzt werden, egal wie fortschrittlich sie ist. Um die beste Option zu ermitteln, müssen Sie zunächst bestimmen, warum Sie die maschinelle Übersetzung verwenden möchten.

Wenn Sie eine MT-Engine für den allgemeinen Gebrauch benötigen, sollten Sie Google Translate oder Bing Translator verwenden. Wenn Sie Übersetzungsdienste für eine bestimmte Sprache oder einen bestimmten Fachbereich suchen, erzielen Sie mit Amazon Translate oder DeepL Translator möglicherweise bessere Ergebnisse.

Der Machine Translation Tracker von Lionbridge analysiert monatlich die Engine-Leistung, damit Sie die beste MT-Engine für die von Ihnen verwendeten Sprachpaare ermitteln können. Wenn Sie sich erneut fragen, welche MT-Engine die beste ist, sollten Sie stattdessen fragen: „Welche MT-Engine ist die beste für meine Anforderungen?“ Lionbridge hilft Ihnen gerne, die richtige Antwort darauf zu finden.

Möchten Sie mehr über die verschiedenen Arten von Technologien für maschinelle Übersetzungen erfahren? Lesen Sie unseren Blog Maschinelle Übersetzung: Wichtige Begriffe kurz erklärt.

Kommentar eines Experten von Lionbridge

November 2022 

Zwischen dem 11. Oktober und dem 1. November hat sich die Leistung der maschinellen Übersetzung (Machine Translation, MT) von Microsoft insgesamt deutlich verbessert. Mit diesen jüngsten verbesserten Ergebnissen von Bing Translator sind die wichtigsten MT-Engines jetzt allesamt etwa gleichauf. Dementsprechend gibt es auch einen engen Kampf um die Spitzenposition.

In den letzten Monaten gab es bei den anderen relevanten Engines keine interessanten Verbesserungen mehr zu verzeichnen. Wir hoffen also, dass diese Entwicklungen bei Microsoft endlich die Phase der Stagnation beenden und ein Zeichen für künftige Weiterentwicklungen sind.

Über unsere übliche Messung von Einzelreferenzübersetzungen hinaus haben wir die Resultate von Microsoft durch eine zweite Nachverfolgung erhärtet, die mehrere Referenzen umfasste. Dabei verwendeten wir anstelle von nur einer Übersetzung zehn von Menschen angefertigte Referenzübersetzungen – sozusagen der Goldstandard in diesem Kontext. Dadurch ergibt sich eine präzisere Editierabstandsmetrik, die mehrere mögliche korrekte Übersetzungen in den Endergebnissen berücksichtigt.

Jetzt, da wir uns dem Ende des Jahres nähern, lässt sich feststellen, dass es 2022 kaum große Veränderungen gab. Alles ist mehr oder weniger beim Alten geblieben. Eben deshalb auch ist der Sprung vorwärts bei der MT-Engine von Microsoft Bing der wahrscheinlich bemerkenswerteste Fortschritt im ganzen Jahr. Wie wir schon zu Beginn des Jahres angemerkt haben, könnte das aktuelle MT-Paradigma früher oder später stagnieren. Wir hoffen also, dass das Jahr 2023 viele Überraschungen für uns und die maschinelle Übersetzung bereithält.

—Rafa Moral, Lionbridge Vice President, Innovation

Klicken Sie hier, um bisherige Kommentare von Experten zu lesen.

Beurteilung der MT-Gesamtleistung
Vergleich von MT-Engines
Zeit
Qualität nach Sprachpaar
Wählen Sie im Dropdown-Menü zwischen Deutsch, Spanisch, Russisch oder Chinesisch
Zeit
Leistung nach Bereich
Wählen Sie im Dropdown-Menü den Bereich bzw. das Thema aus
Zeit

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.

Lionbridge Machine Translation Tracker – die Methodik

Lionbridge verwendet als Bewertungsgrundlage die Levenshtein-Distanz. Die Editierdistanz ist ein Maß für die Diskrepanz zwischen Übersetzungen auf der Grundlage der Anzahl der Zeichen (für ostasiatische Sprachen) oder der Wörter (für westliche Sprachen), die ein menschlicher Korrektor im Rahmen der Nachbearbeitung ändern muss, um die erwünschte Qualität zu erreichen. Je höher dieser Wert ausfällt, desto höher ist auch die Qualität.

Unter den vier Engines für maschinelle Übersetzungen, die wir geprüft haben, zeigen Google und Bing NMT die beste Leistung für unterschiedliche Sprachpaare und allgemeine Inhalte. Bei bestimmten Sprachkombinationen erweisen sich jedoch spezialisiertere Engines als leistungsfähiger: DeepL etwa bietet die beste Leistung bei Deutsch und Amazon übersetzt am besten Chinesisch.

Ausschlussklausel

  1. Die in diesem Bericht berücksichtigten Engines für maschinelle Übersetzungen werden von Lionbridge monatlich bewertet.
  2. Die hier gebotenen Daten dienen lediglich Illustrationszwecken und sollten für jeden Fall individuell behandelt und geprüft werden.
  3. Dieser Bericht basiert auf von den Lionbridge Machine Translation-Teams vorausgewählten Quelldaten. Für jeden Test werden identische Quelldaten mit jeder Engine für maschinelle Übersetzungen für dieselben Sprachpaare verarbeitet, um den Vergleich zwischen den Übersetzungs-Engines zu ermöglichen.
  4. Für die Erstellung des Berichts wurden keinerlei Daten von Kunden verwendet.

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Klicken Sie auf das Bild unten, um zentrale Definitionen im Zusammenhang mit der maschinellen Übersetzung anzuzeigen.

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