Lionbridge Machine Translation Tracker

Die langjährige Analyse der führenden Engines für maschinelle Übersetzung und jetzt auch verschiedener, auf generativer KI basierender Modelle – hilft bei der Auswahl der für Ihren Bedarf besten Lösung für die automatische Übersetzung.

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Die Rolle der maschinellen Übersetzung in der globalen Kommunikation

Trotz des technologischen Wandels nach wie vor unverzichtbar

Unternehmen produzieren immer mehr Content in verschiedenen Sprachen und wollen ihre Reichweite in der globalisierten Welt schneller und kostengünstiger ausdehnen.

Welche Tools sind dafür verfügbar? Maschinelle Übersetzung (Machine Translation, MT) und generative KI. Beide Technologien spielen eine wichtige, aber unterschiedliche Rolle bei der Lokalisierung.

Generative KI bzw. Large Language Models (LLM) eignen sich hervorragend für unterstütztes Post-Editing und automatische Optimierung von Lokalisierungsworkflows. Wenn es jedoch um die Erstübersetzung geht, sind MT-Engines aufgrund der höheren Geschwindigkeit und Kosteneffizienz unübertroffen. Darüber hinaus ist die MT-Qualität für Erstübersetzungen im Allgemeinen besser als die von LLM. Die weiteren Entwicklungen werden wir genau im Blick behalten.

Vier Strategien für maschinelle Übersetzung im Vergleich

Bei der maschinellen Übersetzung kommen die folgenden vier grundlegenden Strategien zum Einsatz.

Öffentliche MT

Diese Strategie umfasst Services wie Google Übersetzer und Bing Translator. Diese Services sind bereits verfügbar und kostenlos. Die Schwächen dieser Strategie liegen in der mangelnden Sicherheit und in diversen Qualitätsproblemen begründet, da die Engines nicht für spezifische Fachbereiche oder Anwendungsfälle trainiert wurden.

Eigene MT

Diese Strategie setzt voraus, dass Unternehmen einen MT-Server in der eigenen IT-Umgebung bereitstellen. Dies ist zwar besonders sicher, aber auch äußerst kostspielig und komplex im Hinblick auf Bereitstellung und Management. Zudem ist kontinuierliche Wartung erforderlich. Noch wichtiger ist jedoch, dass die MT-Ausgaben für unterschiedliche Sprachpaare oder Contenttypen häufig suboptimal sind.

MT in der Cloud

Diese Strategie arbeitet weitgehend wie die Strategie „Öffentliche MT“, da sie ebenfalls in der Cloud gehostet wird. Der Unterschied besteht darin, dass eine unternehmensspezifische Instanz geschaffen wird. Alle an den Service übergebenen Daten sind geschützt und werden nicht an Dritte weitergegeben. Dies eröffnet neben anderen Vorteilen mehr Möglichkeiten in Bezug auf kundenspezifische Terminologie. Die Strategie kann aber den Anbieterwechsel erschweren. Zudem ist die Übersetzungsqualität für unterschiedliche Sprachpaare nicht immer optimal.

Branchenführende MT

Diese Strategie basiert auf einer einzelnen Plattform, die Unternehmen die Nutzung mehrerer MT-Engines ermöglicht. Sie erlaubt die zentrale Implementierung kundenspezifischer Terminologie, besitzt eine problemlos zu nutzende Benutzeroberfläche und bietet die Möglichkeit, die beste Option für das jeweilige Sprachpaar, die Branche oder den Contenttyp zu wählen. Dieser von Lionbridge angebotene Ansatz liefert die besten Übersetzungsergebnisse und ist ein wichtiges Alleinstellungsmerkmal von Lionbridge.

Möchten Sie mehr über die Terminologie zur maschinellen Übersetzung und die verschiedenen Technologien für automatische Übersetzungen erfahren? Dann lesen Sie unseren Blog zur Nutzung maschineller Übersetzungen.

Welche Engine für automatische Übersetzungen ist die beste?

Darauf gibt es keine einfache Antwort.

Bei der Auswahl eines Systems für automatische Übersetzungen ist zu beachten, dass manche MT-Engines auf bestimmte Funktionen oder Fachbereiche trainiert wurden. Wenn das Training nicht an Ihrem Bedarf ausgerichtet ist, wird die Engine – auch wenn sie besonders fortschrittlich ist – nicht optimal arbeiten.

Um die bestmögliche Option ermitteln zu können, müssen Sie zunächst das Ziel der automatischen Übersetzung festlegen. Wenn Sie eine MT-Engine für den allgemeinen Gebrauch benötigen, kann Google Übersetzer oder Bing Translator eine geeignete Lösung sein. Wenn es aber um eine bestimmte Sprache oder einen spezifischen Fachbereich geht, lassen sich mit anderen Tools wahrscheinlich bessere Ergebnisse erzielen.

Wie geht Lionbridge bei der Auswahl der Engine vor? Unser Best-of-Breed-Ansatz nutzt eine Plattform mit fünf Engines: Amazon, Bing NMT (Microsoft), DeepL, Google NMT und Yandex. Der Zugriff auf die Plattform erfolgt über Smart MT™, unsere Anwendungsprogrammierschnittstelle (API) und die Lokalisierungsworkflows unserer Kunden.

Die Auswahl des MT-Systems kann je nach Sprache oder Anwendungsfall flexibel angepasst werden. Sprachspezifische Regeln, Glossare und Do-Not-Translate-Terminologie werden direkt auf der Plattformebene – anstelle der Engine-Ebene – hinzugefügt.

Unsere MT-Lösungen unterstützen führende globale Marken mit 115 Sprachpaaren.

Analyse der MT-Leistung

Von Lionbridge Machine Translation Tracker vermittelte Einblicke

Nach über zwei Jahrzehnten Erfahrung mit der maschinellen Übersetzung verfügen wir über sprach- und qualitätsrelevante Daten in großem Umfang.

Machine Translation Tracker von Lionbridge analysiert die Leistung der fünf führenden MT-Engines sowie verschiedener Modelle, die auf generativer KI basieren. Wir veröffentlichen die Ergebnisse regelmäßig, um Sie über die von Fachgebiet und Sprachpaar abhängige Leistung dieser Tools zu informieren.

Unsere Befunde sind unten dargestellt. Auch wenn diese Befunde einem ständigen Wandel unterworfen sind, vermitteln sie doch eine gute Vorstellung davon, welche Optionen für Ihren Einsatzzweck geeignet sind.

Bewertung der Gesamtleistung maschineller Übersetzung

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Diagramm 1: Vergleich der durchschnittlichen Qualität führender MT-Engines und diverser KI-Modelle für Deutsch, Russisch, Spanisch und Chinesisch. Die Leistung von MT-Engines und Modellen, die auf generativer KI basieren, wird von vielen Faktoren beeinflusst. Dazu zählen etwa die Qualität des Ausgangstextes, die Kombination von Ausgangs- und Zielsprache, die Thematik oder die Frage, inwieweit die MT-Engine bereits trainiert wurde. Im allgemeinen Qualitätsvergleich übertreffen die neuronalen MT-Engines die Modelle, die auf generativer KI basieren, obwohl diese respektable Leistungen erbringen.

Qualität nach Sprachpaar

Wählen Sie im Drop-down-Menü Deutsch, Spanisch, Russisch oder Chinesisch.

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Diagramm 2: Vergleich der durchschnittlichen Qualität führender MT-Engines und diverser KI-Modelle für bestimmte Sprachpaare.

Leistung nach Fachgebiet

Wählen Sie im Drop-down-Menü das Fachgebiet/Thema aus.

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Diagramm 3: Vergleich der durchschnittlichen Qualität führender MT-Engines und diverser KI-Modelle in bestimmten Fachgebieten.

Lionbridge Machine Translation Tracker – Methodik

Lionbridge verwendet zur Bewertung die invertierte Editierdistanz als Kennzahl. Die Editierdistanz misst für asiatische Sprachen die Anzahl der Zeichen und für westliche Sprachen die Anzahl der Wörter, die ein menschlicher Korrektor im Rahmen des Post-Editings ändern muss, um die Qualität eines menschlichen Übersetzers zu erreichen. Weil der Kehrwert verwendet wird, entspricht ein höherer Wert besserer Qualität.

Details zur Methodik von Lionbridge:

Wir bewerten die Leistung von MT-Engines und KI-Modellen kontinuierlich und veröffentlichen die Ergebnisse regelmäßig.
Die Daten dienen der Veranschaulichung. Jeder Fall muss individuell beurteilt werden.
Wir erstellen diesen Bericht auf der Grundlage von Quelldaten, die von den MT-Teams von Lionbridge ausgewählt wurden. Jeder MT-Engine und jedem KI-Modell werden für jedes Sprachpaar dieselben Quelldaten übermittelt, um einen aussagekräftigen Vergleich der Tools zu ermöglichen.
Wir verwenden zum Erstellen des Berichts keine Kundendaten.

Lionbridge-Expertenkommentar

Unser Team aus erfahrenen Experten beobachtet die Entwicklung der maschinellen Übersetzung aufmerksam.

Diese Experten haben die Zeichen für einen Zeitenwandel in der Technologie frühzeitig erkannt und prognostizierten das Aufkommen eines neuen Paradigmas in Form der generativen KI. Ihre Weitsicht erwies sich als richtig. In regelmäßigen Abständen haben sie in Expertenkommentaren aufschlussreiche Perspektiven und anregende Analysen zu einer Vielzahl von Themen, die für unsere Leser relevant sind, veröffentlicht.

Lesen Sie die Kommentare, um den historischen Kontext der Automatisierung zu verstehen und sich grundlegendes Wissen anzueignen.

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