Maschinelle Übersetzung

Was ist eine maschinelle Übersetzung?

Maschinelle Übersetzung (engl. Machine Translation, MT) ist ein Begriff, der sich auf die Verwendung von Algorithmen und Modellen des maschinellen Lernens (ML) bezieht, um natürlichsprachliche Texte von einer Sprache in eine andere zu übersetzen.

In diesem Zusammenhang kann die Eingabesprache als Ausgangstext und die übersetzte Sprache als Zieltext bezeichnet werden.

Wie funktioniert eine maschinelle Übersetzung?

Lösungen für maschinelle Übersetzung zerlegen den eingegebenen Text in Wörter und Sätze und übersetzen diese Komponenten in die Zielsprachen, ohne dass menschliche Hilfe erforderlich ist.

Es gibt zwar viele verschiedene Ansätze zur maschinellen Übersetzung, aber einer der am weitesten verbreiteten davon ist die neuronale maschinelle Übersetzung.

Dabei wird ein neuronales Netzwerk mit einer großen Datenbank vorhandener Übersetzungen trainiert, so dass es die wahrscheinlichste Wortfolge vorhersagen kann.

5 Arten von maschineller Übersetzung

Es gibt eine ganze Reihe von Ansätzen, die Unternehmen bei der maschinellen Übersetzung verfolgen können. Einige der gängigsten werden im Folgenden beschrieben.

  1. Regelbasierte maschinelle Übersetzung

Die regelbasierte maschinelle Übersetzung ist ein klassischer Ansatz. Dabei legt ein menschlicher Sprachexperte Regeln für Sprache und Struktur fest, die bestimmen, wie der eingegebene Text übersetzt werden soll.

2. Statistische maschinelle Übersetzung

Bei einer statistischen maschinellen Übersetzung wird anhand von statistischen Modellen nach Mustern in vorhandenen Übersetzungen gesucht, die dann zur Übersetzung des Textes auf Wort- oder Satzbasis verwendet werden.

Mit einem phrasenbasierten Ansatz lassen sich ganze Sequenzen im Kontext übersetzen und nicht nur einzelne Wörter.

3. Neuronale maschinelle Übersetzung

Neuronale maschinelle Übersetzung ist eine Form der maschinellen Übersetzung, bei der neuronale Netze zur Übersetzung des Ausgangstextes eingesetzt werden. Diese Lösungen können den Kontext von Wörtern und Sätzen ableiten und mit hoher Präzision übersetzen.

Beispiele hierfür sind Google Translate und Baidu Translate.

4. Hybride maschinelle Übersetzung

Bei der hybriden maschinellen Übersetzung werden mehrere Übersetzungstechniken als Teil einer einheitlichen Lösung eingesetzt.

So könnte ein System beispielsweise regelbasierte, statistische und neuronale Übersetzungen zusammen verwenden, um die Genauigkeit der Übertragung zu maximieren.

5. Beispielgestützte maschinelle Übersetzung

Bei der beispielbasierten maschinellen Übersetzung handelt es sich um einen Ansatz zur Übersetzung durch Analogie.

Dem System wird eine Reihe von Sätzen und einer Serie von genehmigten Übersetzungen in der Zielsprache zur Verfügung gestellt.

Das heißt, wenn ein Nutzer einen bestimmten Satz eingibt, kann das System diesen automatisch in die richtige Übersetzung umwandeln.

Welchen Sinn hat der Einsatz von maschineller Übersetzung?

Übersetzer und Unternehmen nutzen Systeme zur maschinellen Übersetzung, um den Prozess der Übersetzung von Ausgangstexten in Hunderte verschiedener Sprachen zu beschleunigen.

Nach Angaben von Precision Reports wurde der weltweite Markt für maschinelle Übersetzung im Jahr 2021 auf 847,24 $ Millionen geschätzt. Bis 2027 wird er voraussichtlich 2.107,56 $ Millionen erreichen.

Einer der Gründe für den Wert des Marktes ist, dass die maschinelle Übersetzung einen viel skalierbareren Ansatz für die Übertragung von Text bietet als das Vertrauen auf einen menschlichen Linguisten.

Viele Lösungen sind zwar sehr zuverlässig, können aber nicht so gut wie Menschen den Kontext erkennen.

Daher entscheiden sich viele Unternehmen für eine maschinelle Übersetzung, um Texte in großen Mengen zu übersetzen und eine vorläufige Version zu erstellen, bevor ein menschlicher Mitarbeiter die Texte auf ihre Richtigkeit überprüft.

Wie genau sind maschinelle Übersetzungen?

Die Qualität der maschinellen Übersetzung hängt nicht nur von der Art der Übersetzungstechnik ab, sondern auch von ihrer Ausführung.

Im Allgemeinen kann man davon ausgehen, dass maschinelle Übersetzungen etwas weniger genau sind als menschliche Übertragungen.

Weglot, ein Übersetzungsdienst, hat in einer Studie fünf führende Anbieter maschineller Übersetzungstechnologien (Amazon Translate, DeepL, Google Cloud Translation, Microsoft Translator und ModernMT) auf ihre Effektivität bei der Übersetzung von Website-Inhalten hin untersucht.

Dabei wurde festgestellt, dass 85 % der Stichprobenbewertungen in Bezug auf die Benutzerfreundlichkeit sehr gut oder akzeptabel waren.

Ferner ergab die Studie, dass Website-Übersetzungen durch moderne NMT in hohem Maße brauchbar sind und meist nur geringfügige Änderungen erfordern

Allerdings zeigte die Untersuchung nicht die Tendenz von Übersetzungssystemen auf Basis maschinellen Lernens, bestimmte Texte außerhalb des Kontextes zu übersetzen.

Dies unterstreicht, dass maschinelle Übersetzungen am besten funktionieren, wenn sie von einem menschlichen Benutzer Korrektur gelesen werden.

Auf diese Weise können Unternehmen sicherstellen, dass korrekte Übersetzungen schnell und im Kontext des Originaltextes erstellt werden.

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Tim Keary

Seit Januar 2017 arbeitet Tim Keary als freiberuflicher Technologie-Autor und Reporter für Unternehmenstechnologie und Cybersicherheit.