Was ist maschinelle Übersetzung? Wie sie funktioniert und Anwendungen

700 Sprachen und 300 Schriftsysteme; maschinelle Übersetzung ist größer, als Sie denken.

Maschinelle Übersetzung hat die Kommunikation und Zusammenarbeit in verschiedenen Branchen vereinfacht, indem sie die Vielfalt der Akzente und des Vokabulars regionaler Sprachen bewertet.

Maschinelle Übersetzung verwendet künstliche neuronale Netzwerke, die sequentielle Sprachtexte, Bilder oder Audio analysieren und die Sprache übersetzen.

Ob es darum geht, rechtliche Formalitäten zu transkribieren, Videountertitel zu erstellen oder neue Zielgruppen für eine neue Marketingkampagne anzusprechen, maschinelle Übersetzung kann Ihre sprachlichen Arbeitsabläufe beschleunigen und Sie zu einem mehrsprachigen Experten machen.

Diese ausgeklügelte Technologie hat sich über die einfache Wort-für-Wort-Übersetzung hinaus entwickelt und versteht nun Grammatik und Bedeutung, um die Absicht von einer Sprache in eine andere zu interpretieren.

Maschinelle Übersetzung wird in großem Maßstab in verschiedenen Gesundheits-, Rechts-, Banken-, Finanz- und IT-Unternehmen implementiert. Sie lokalisiert nicht nur Inhalte in einer benutzerdefinierten Sprache, sondern konvertiert auch Sprach- oder Videodaten in neuen Text für eine erhöhte Verständlichkeit.

Arten der maschinellen Übersetzung

In der maschinellen Übersetzung müssen zwei Kernkomponenten zusammenarbeiten: die Eingabesprache, die der Algorithmus kodiert, und die Zielsprache, die er dekodiert. Es gibt mehrere Optionen, um diesen Prozess zu implementieren.

Statistische maschinelle Übersetzung (SMT)

Als maschinelles Lernen sich in den frühen 2000er Jahren entwickelte, begann die statistische Übersetzung. Heute werden diese spezialisierten Werkzeuge auf großen zweisprachigen Datensätzen trainiert und folgen statistischen Modellierungstechniken, um die Datenverteilung zu verstehen und die Eingabe einer möglichen Kategorie zuzuordnen.

Diese Methode basiert auf Wahrscheinlichkeiten und Wahrscheinlichkeiten und verwendet maschinelle Lernalgorithmen, um Übersetzungen gemäß früheren zu bestimmen. Statistische Übersetzung kann jedoch zu ungenauen Ergebnissen führen, da die Maschine nicht immer kontextuelle Hinweise und Bedeutungen im Originaltext verstehen kann und ganze Phrasen anstelle einzelner Wörter übersetzt.

Das Hauptbeispiel für statistische maschinelle Übersetzung ist Google Translate, das 2016 eingeführt wurde und Erkenntnisse aus Eingabeanfragen mit statistischer Analyse ableitete, um die Ausgabe in einer anderen Sprache vorherzusagen.

Regelbasierte maschinelle Übersetzung (RBMT)

Die ursprüngliche Form der maschinenbasierten Übersetzung, diese Technik geht auf die 1950er Jahre zurück, als menschliche Übersetzer manuell mehrere Sprachwörterbücher und grammatikalische Strukturen in Computer eingeben mussten, um eine genaue Übersetzung zu versuchen.

Regelbasierte Übersetzung stammt aus spezifischen linguistischen und grammatikalischen Regeln, die sowohl in der Eingabe- als auch in der Ausgabesprache festgelegt sind, um Wörter zu übersetzen. Einzelne Wörter werden als exakte Entsprechung einander zugeordnet, was es schwieriger machen kann, eine sinnvolle Ausgabe zu erstellen.

Während Sie die Ausgabe auf Grammatik und Kontext überprüfen können, verpassen Sie bei dieser Technik Nuancen. Die meisten dieser Übersetzungen benötigen vor der Verwendung menschliche Bearbeitungen.

Neuronale maschinelle Übersetzung

Dank Entwicklungen in KI ist die neuronale Netzwerkübersetzung nun die Standardtechnik für diese Art von Arbeit. Neuronale maschinelle Übersetzung integriert oft Deep-Learning-Tools, die die Fähigkeit besitzen, langreichweitige Abhängigkeiten zu handhaben. Es beinhaltet neuronale Netzwerke wie seq2seq-Modelle, Transformer-Modelle oder sogar rekurrente neuronale Netzwerke, um Gewichte aus Sätzen anstelle isolierter Wörter abzuleiten und den "versteckten Zustand" zu verwenden, um neue Inhalte vorherzusagen.

Diese Art der maschinellen Übersetzung erfordert wenig menschliches Eingreifen, sobald die Maschine das Deep-Learning-Training abgeschlossen hat. Sie fügt auch neue Sprachen so nah wie möglich an das menschliche Verständnis hinzu.

Trotz der hohen Genauigkeit, die tiefe neuronale Netzwerkübersetzungen bieten, ist immer noch eine menschliche Aufsicht erforderlich, um die Ausgabe zu bearbeiten. Diese Technik ist also noch nicht an dem Punkt, an dem sie einen menschlichen Übersetzer vollständig ersetzen kann.

Hybride maschinelle Übersetzung

Die hybride Methode nutzt mehrere Techniken gleichzeitig, um eine genaue maschinelle Übersetzung zu erzeugen. Dieser Ansatz beginnt normalerweise mit entweder regelbasierter oder statistischer maschineller Übersetzung, bevor der sekundäre Übersetzer eingesetzt wird.

Als Versuch, die Ungenauigkeiten zu überwinden, die eine einzelne Quelle erzeugen kann, funktioniert dieser Feinabstimmungsansatz gut mit begrenzten Ressourcen. Viele Unternehmen haben jedoch auf die Genauigkeitsprobleme reagiert, indem sie neuronale Netzwerkübersetzungen als zuverlässige Alternative verwenden, da sie nur ein Werkzeug erfordert.

Wie moderne maschinelle Übersetzung funktioniert

Deep-Learning maschinelle Übersetzung erfordert, dass Computer mit einem neuronalen Netzwerk arbeiten, das das menschliche Gehirn so genau wie möglich nachbildet. Aber wie passiert das?

Die Eingabesprache durchläuft mehrere miteinander verbundene Knoten, um die übersetzte Ausgabe zu erzeugen. Anstatt einzelne Wörter zur Übersetzung aufzubrechen, betrachtet der Computer jeden Satz als Ganzes, um den vollständigen Kontext und die Bedeutung zu erfassen, bevor er den Text übersetzt.

Als eine neuere Entwicklung in der KI-Technologie sind große Sprachmodelle (LLMs) die neuronalen Netzwerke, die Muster in der Sprache verstehen und verwenden können, um den Kontext eines geschriebenen oder gesprochenen Satzes abzuleiten.

Eine Technik, die als "Selbstaufmerksamkeit" bekannt ist, ermöglicht es diesen Werkzeugen, sich auf einzelne Teile eines Satzes zu konzentrieren, während sie dennoch die Gesamtbedeutung des Satzes berücksichtigen. Diese modernen Übersetzungswerkzeuge bewerten einzelne Wörter und wie sie sich zueinander und zum gesamten Satz verhalten, bevor sie ihn in die Ausgabesprache übersetzen.

Schlüsselkomponenten der maschinellen Übersetzung

Die interne Architektur von maschinellen Übersetzungswerkzeugen hängt von der Wahrscheinlichkeitsverteilung der Kategorien für Eingabe- und Ausgabedaten ab. Es kombiniert den abgeleiteten Wert, Zeitstufen von Wörtern und vortrainierte Datensätze, um zu einem Schluss für die Ausgabe zu gelangen. Hier sind die Schlüsselkomponenten eines maschinellen Übersetzungswerkzeugs:

• Encoder-Decoder-Architektur: Zuerst konvertiert das maschinelle Lernwerkzeug Eingabetoken in Vektoren und speichert deren Wert zu einem bestimmten Zeitpunkt. Dieser Prozess ist auch als Positions-Einbettung bekannt. Die Wörter bis zur Position [t-1] werden in Vektoren umgewandelt und gegen ihre auftretende Position im Satz gespeichert.
• Aufmerksamkeitsmechanismus: "Aufmerksamkeit" bezieht sich auf die Betonung oder Priorisierung bestimmter Wörter aufgrund einer bedeutenderen Assoziation mit der Ausgabe. Aufmerksamkeit wird erzwungen, um die gleiche Satzreihenfolge oder Eingabeprotokoll zu befolgen, um die Bedeutung des Textes nach der Lokalisierung in einer anderen Sprache intakt zu halten.
• Tokenisierung: In der maschinellen Übersetzung werden Sätze in Token aufgeteilt und das Sentiment jedes Tokens analysiert, um grammatikalisch korrekte Sätze zu erzeugen. Es stellt sicher, dass die Ausgabe das gleiche emotionale und kontextuelle Ökosystem wie die Eingabe beibehält.
• Trainingsdaten: Ob beschriftet oder unbeschriftet, die maschinellen Übersetzungswerkzeuge werden mit hochwertigen Trainingsdaten trainiert, um die richtige zukünftige Kategorie für die Eingabe vorherzusagen und sie mit der Ausgabekategorie abzugleichen. Maschinelle Übersetzungsmodelle werden auf großen zweisprachigen oder mehrsprachigen Datensätzen trainiert, die vortrainierte Textpaare enthalten.

Vorteile der maschinellen Übersetzung

Fortschritte in modernen Übersetzungswerkzeugen haben zahlreiche Vorteile für diese Art von Arbeit gebracht, sowohl für den persönlichen als auch für den geschäftlichen Gebrauch.

• Größere Zugänglichkeit. Maschinelle Übersetzung beseitigt weltweit Sprachbarrieren. Viele dieser Werkzeuge übersetzen auch Text in mehrere Sprachen gleichzeitig, was es Unternehmen oder Einzelpersonen ermöglicht, mit mehrsprachigen Zielgruppen zu sprechen. Diese Maschinen profitieren auch unbeabsichtigt Sehbehinderte, da Text-zu-Sprache es Benutzern ermöglicht, Aktionen zu vokalisieren.
• Reduzierte Kosten. Die hohe Geschwindigkeit und Genauigkeit der maschinellen Übersetzungen bedeutet, dass Unternehmen alles für deutlich weniger Geld übersetzen können als das Gehalt eines menschlichen Übersetzers. Menschen müssen immer noch Texte bearbeiten und korrigieren, aber Maschinen haben einen Großteil der anfänglichen Arbeit übernommen, was Geld spart.
• Erhöhte Geschwindigkeit und Volumen. Maschinelle Übersetzer können Millionen von Wörtern und Phrasen sofort interpretieren. Sie folgen einer "Parallelismus"-Technik, um mehrere Übersetzungsbeispiele zu erzeugen.
• Erhöhte Skalierbarkeit. Einer der größten Vorteile der maschinellen Übersetzung ist, dass unüberwachtes Lernen jedes Mal fortgesetzt wird, wenn eine neue Übersetzung zur Maschine hinzugefügt wird, was bedeutet, dass die Übersetzungen sich ständig verbessern. Autonomes Lernen bedeutet, dass Übersetzungsausgaben skaliert werden können, wenn sich die Geschäftsanforderungen ändern.

Herausforderungen der maschinellen Übersetzung

Während maschinelle Übersetzung die zusätzliche Zeit reduziert, die Unternehmen für Übersetzungsdienste aufwenden müssen, gibt es einige Bereiche mit Einschränkungen:

• Kontextuelle Mehrdeutigkeit: Da maschinelle Übersetzungswerkzeuge die Bedeutung eines Wortes oder einer Phrase basierend auf ihrer Häufigkeit verstehen, könnten sie dieselben Wörter, die in unterschiedlichen Kontexten verwendet werden, eindimensional analysieren.
• Idiomatische Ausdrücke: Maschinelle Lernwerkzeuge können keine geeigneten Antworten oder Labels für ausrufende oder idiomatische Ausdrücke finden, die im Eingabedatensatz verwendet werden. Dies führt zu einer lauten oder unangemessen strukturierten Ausgabe.
• Sprachen mit geringem Ressourcenaufwand: Lokale Dialekte oder Muttersprachen von dünn besiedelten Ländern sind aufgrund des Mangels an Trainingsdaten nicht ideal für maschinelle Übersetzung. Da der Algorithmus nicht genügend Daten zum Scrapen hat, könnte er keine kontextuellen Antworten generieren.
• Syntax- und Grammatikvariationen: Verschiedene Sprachen haben ihre eigenen grammatikalischen Regeln oder Satzkonstruktionen, die dem maschinellen Übersetzungsmodell nicht klar sind. In diesen Fällen könnte das Modell sie auf eine generische Weise analysieren.
• Fachspezifische Terminologie: Technische Bereiche wie Recht, Medizin oder Automobilindustrie könnten fachspezifischen Jargon oder Begriffe verwenden, die das Modell nicht genau übersetzen kann.

Anwendungen der maschinellen Übersetzung

Für einfache Übersetzungen, wie Anleitungen oder einfache Gespräche, haben Unternehmen in verschiedenen Branchen sinnvolle Anwendungen gefunden.

Interne und externe Kommunikation

Unternehmen mit einer verstreuten Belegschaft in vielen Ländern haben manchmal Schwierigkeiten, unternehmensweite Mitteilungen zu versenden. Wenn die Sprachkenntnisse in den Büros variieren, bietet maschinelle Übersetzung Unterstützung, um sicherzustellen, dass jeder die internen Mitteilungen sofort versteht. Dies vereinfacht alles von Schulungsmaterialien und Einarbeitung von Mitarbeitern bis hin zu Unternehmenspräsentationen und Zeremonien.

Externe Kommunikation mit Kunden, der Presse oder anderen hat die gleiche Bedeutung. Wenn Unternehmen international arbeiten, ist ein Übersetzer zur Hand äußerst hilfreich. Maschinelle Übersetzung kann vorhandene Inhalte, die das Unternehmen hat, in neue Standorte übersetzen, wie Blogbeiträge oder andere Marketingmaterialien.

Regulierte und eingeschränkte Inhalte

Bestimmte Branchen, wie Recht und Gesundheitswesen, können strengen Vorschriften unterliegen, wer die Inhalte sehen darf. Die Einbeziehung eines menschlichen Übersetzers kann umfangreiche rechtliche Unterlagen wie Geheimhaltungsvereinbarungen (NDAs) erfordern, die Zeit in Anspruch nehmen, um sie zu erstellen und abzuschließen. Wenn Unternehmen unter Zeitdruck stehen, kann maschinelle Übersetzungsunterstützung etwas von dem Druck nehmen.

Die Maschine hat jedoch Grenzen in Bezug auf das, was sie aufnehmen kann. Einige vertrauliche Informationen werden aus rechtlichen oder ethischen Gründen nicht an die Maschine weitergegeben. In vielen Fällen werden jedoch Informationen in regulierten Branchen, wie Patente, Klagen oder Arzneimittelwarnungen, über maschinelle Übersetzung in andere Sprachen übersetzt.

Datenanalyse

Maschinen können Daten unendlich schneller verarbeiten als das menschliche Gehirn. Daher können Unternehmen, die täglich große Mengen an Text übersetzen, diese Werkzeuge nutzen, um erheblich Zeit zu sparen.

Zum Beispiel möchte ein Reiseunternehmen Daten zur Stimmungsanalyse von Kunden sammeln, die an ihren Touren teilgenommen haben. Mit maschineller Übersetzung kann das Unternehmen Bewertungen und Testimonials von Kunden aus der ganzen Welt verstehen, um ein besseres Verständnis ihrer Gedanken oder Frustrationen zu gewinnen.

Kundendienst

Wenn Ihr Unternehmen Kunden auf der ganzen Welt hat, ist es wichtig, ihnen in ihrer eigenen Sprache in angemessener Zeit zu antworten, um Loyalität und Vertrauen bei Ihrem Publikum aufzubauen. Ein maschineller Übersetzer arbeitet in Echtzeit für Kundendienstprobleme und kann viele E-Mail- und Chat-Antworten automatisieren, was das Kundenerlebnis verbessert, ohne zusätzliche Mitarbeiter einstellen zu müssen.

Inhaltslokalisierung

Mit maschineller Übersetzung können Sie Marketingmaterialien, E-Mails oder Anzeigen in wichtigen internationalen Sprachen gestalten. Diese Werkzeuge sind mit vielfältigen regionalen Datensätzen ausgestattet und bieten hohe grafische Rechenleistung (GPU), um lange Inhaltsstränge auf einmal zu lokalisieren.

Die Lokalisierung von Inhaltsarbeitsabläufen und die Ansprache zusätzlicher Zielgruppenkommunikation kann Sie als ein hoch empathisches und inklusives Unternehmen ausweisen und die Notwendigkeit eines Sprachmittlers reduzieren.

Recht und Gesundheitswesen

Maschinelle Übersetzung ist auch entscheidend für die Transkription von Rechtsdokumenten, Vorladungen, Geschäftsschreiben oder Vorladungen in verschiedene Sprachen für verschiedene Kunden. Im Gesundheitswesen kann maschinelle Übersetzung Patientenakten kategorisieren, kritische Erkenntnisse aus Tests ableiten und Diagnosen für verschiedene Krankheiten übersetzen.

In beiden Sektoren kann maschinelle Übersetzung die Verwaltungsarbeit verfeinern und es Patienten oder Kunden ermöglichen, die erforderlichen Dokumente oder Berichte in ihrer eigenen Sprache zu lesen. Diese Werkzeuge verwenden auch große Sprachmodelle (LLM), um den Inhalt in jeder Phase hinzuzufügen oder zu optimieren.

Bildung

Maschinelle Übersetzung unterstützt schnelleres Sprachenlernen, indem sie dem Schüler eine sofortige Antwort in einer anderen Sprache gibt. Sie befähigt auch Pädagogen, Lehrpläne, Aufgaben oder Prüfungsunterlagen in einer Regionalsprache zu gestalten oder geschriebenen Text in gesprochene Audio umzuwandeln, die leichter zu verstehen ist. Dies führt zu verbesserter Konzentration und Fokussierung bei den Schülern, was es ihnen ermöglicht, ihre Prüfungen zu bestehen und zum nächsten Level des Sprachenlernens zu gelangen.

Por Favor, es war nicht so schwierig.

Maschinen können menschliche Übersetzer noch nicht ersetzen, aber sie können den Großteil der Übersetzungsarbeit in Echtzeit und in großen Mengen ohne zusätzliche Kosten optimieren. Nutzen Sie das, was die Technologie Ihnen bietet: große Effizienz und hochwertige Übersetzungen, die diese Werkzeuge Ihnen bieten.

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