Stellen Sie sich eine Welt vor, in der Sprachen keine Barrieren mehr darstellen, eine Welt, in der Kommunikation keine Grenzen kennt, weil die Entwicklung der Sprachübersetzung einen Sprung gemacht hat. Wir leben bereits in dieser Welt, sie wandelt sich vor unseren Augen. Die Menschheit hat einen langen Weg zurückgelegt, von den alten Träumen von einer universellen Sprache bis hin zu komplexen Algorithmen, die die Syntax analysieren. Dank der maschinellen Übersetzung sind viele Dinge möglich geworden. Lassen Sie uns verstehen, was maschinelle Übersetzung ist, wie sie funktioniert, welche Vorteile sie hat und abschließend feststellen, ob maschinelle Übersetzung wirklich mit dem Menschen konkurrieren kann.
Was ist maschinelle Übersetzung?
Maschinelle Übersetzung ( eng. Maschine translation) — ist der Prozess, bei dem Text aus einer Sprache mithilfe von Computeralgorithmen in eine andere Sprache übersetzt wird. Oft wird sie auch als computergestützte Übersetzung oder automatische Übersetzung bezeichnet. Alle diese Begriffe beschreiben dasselbe Phänomen: den Einsatz von Technologie zur Umwandlung von Text zwischen Sprachen ohne direkte menschliche Beteiligung.
Stellen Sie sich vor, Sie suchen im Internet nach einer Autoreparaturanleitung. Sie finden ein tolles Handbuch, aber es ist auf Deutsch. Anstatt nach einer anderen Quelle zu suchen, klicken Sie einfach auf die Schaltfläche “Seite übersetzen” in Ihrem Browser. Im nächsten Moment ist der gesamte Text auf Russisch, und Sie können die Anleitung lesen, als wäre sie ursprünglich auf Deutsch verfasst worden. Das ist maschinelle Übersetzung in Aktion — eine Technologie, die künstliche Intelligenz nutzt, um Informationen sofort in jeder beliebigen Sprache verfügbar zu machen und so Sprachbarrieren im täglichen Leben zu überwinden.
Wie funktioniert maschinelle Übersetzung
Verschiedene Arten von maschineller Übersetzungssoftware verwenden unterschiedliche Mechanismen, um die besten Übereinstimmungen mit den Ausgangswörtern und -sätzen zu finden, damit ein verständlicher Text in der Zielsprache entsteht. Diese Verfahren werden ständig weiterentwickelt und werden immer ausgefeilter und effizienter.
Der Prozess der maschinellen Übersetzung umfasst mehrere Phasen, von der Analyse des Ausgangstextes bis zur Erstellung der Übersetzung. In jeder Phase werden spezifische Algorithmen und Sprachverarbeitungstechniken angewandt. Ein Schlüsselfaktor für die Leistung von maschinellen Übersetzungssystemen ist die Art und Weise, wie sie Informationen interpretieren und umwandeln.
Um die Funktionsweise der maschinellen Übersetzung besser zu verstehen, lassen Sie uns einen Blick auf die wichtigsten Arten von Algorithmen werfen, die in dieser Technologie verwendet werden.
Arten von Algorithmen für die maschinelle Übersetzung
Unterschieden werden die folgenden Arten von Algorithmen für die maschinelle Übersetzung:
Regelbasierte Algorithmen stützen sich auf linguistische Regeln und zweisprachige Wörterbücher. Dies ähnelt der Art und Weise, wie wir in der Schule lernen: zuerst lernen wir die Regeln, dann wenden wir sie an. Dieser Ansatz eignet sich gut für Sprachen mit einer klaren Struktur, ist aber möglicherweise nicht flexibel genug, wenn man auf Ausnahmen oder ungewöhnliche Ausdrücke trifft.
Statistische Algorithmen verarbeiten viele Textpaare aus Ausgangs- und Zielsprache. Sie analysieren, wie Wörter und Sätze normalerweise übersetzt werden. Auf dieser Grundlage werden Modelle für die Übersetzung neuer Texte erstellt. Das System wählt die Übereinstimmungen aus, die in ähnlichen Situationen am häufigsten vorkommen. Je mehr Texte untersucht werden, desto besser funktionieren die Algorithmen. Das Ergebnis dieser Methode ist eine natürlichere Übersetzung.
Neuronale Algorithmen lernen aus großen Datensätzen und ahmen die Art und Weise nach, wie unser Gehirn Sprache verarbeitet. Je höher die Qualität und Quantität der Daten, desto effizienter lernt die Maschine. Dies ist die moderne Art der maschinellen Übersetzung, die in den bekanntesten Übersetzungssystemen wie Google Translate verwendet wird.
Beim Lernen werden neuronale Netze eingesetzt — Ketten von Neuronen, die Informationen empfangen, verarbeiten und weiterleiten, indem sie Berechnungen durchführen und so die biologische Struktur des menschlichen Gehirns nachahmen. Neuronale Netze verleihen Maschinen die Fähigkeit, Informationen zu analysieren, zu speichern und wiederzugeben, indem sie sie ähnlich wie das Gehirn anhand elektrischer Signale interpretieren. Im Vergleich zur statistischen maschinellen Übersetzung weist diese Methode eine bessere Übersetzungsqualität auf und ist flexibler bei der Anpassung und Schulung.
Die hybride maschinelle Übersetzung schließlich ist eine Mischung aus statistischen und neuronalen Algorithmen. Das heißt, dass die Maschine, nachdem sie Sprachpaare analysiert und Muster gefunden hat, diese Daten anschließend für ihr Training verwendet. Durch die Kombination zweier unterschiedlicher Ansätze für die maschinelle Übersetzung nutzt die hybride Sichtweise deren Stärken und verringert deren Schwächen.
Die hybride maschinelle Übersetzung gilt heute als die fortschrittlichste und effizienteste.
Entwicklungsstufen der maschinellen Übersetzung
Die Geschichte der maschinellen Übersetzung begann in den 1950er Jahren. Eines der bekanntesten Ereignisse in diesem Bereich ist das Experiment von Georgetown. Das Team in Georgetown kooperierte mit IBM (einem weltweit führenden Hersteller und Lieferanten von Hard- und Software) und führte 1954 eine öffentliche Demonstration ihres maschinellen Übersetzungssystems vor, bei dem ein IBM-Computer Sätze vom Russischen ins Englische übersetzte. Dieses Experiment diente als Grundlage für weitere Fortschritte und zeigte auch die Probleme und Grenzen früher maschineller Übersetzungsmodelle auf.
In den 1960er Jahren wuchs das Interesse an dieser Technologie. Forschungszentren wurden gegründet und die ersten kommerziellen maschinellen Übersetzungssysteme erschienen. Dieses maschinelle Übersetzungssystem wurde für die US Air Force entwickelt, um technische Dokumente vom Russischen ins Englische und umgekehrt zu übersetzen.
Zu dieser Zeit dominierte der Ansatz der statistischen maschinellen Übersetzung. Sie hatte ihre Grenzen, insbesondere bei der Übersetzung komplexer oder informeller Texte, und wurde bald kritisiert, was zu einem Rückgang der Finanzierung führte. In den 1990er Jahren wurden statistische Methoden jedoch wieder populär, als leistungsfähigere Computer und große Sprachkorpora aufkamen. Die ersten proprietären Systeme wurden in Russland entwickelt und basierten zunächst auf regelbasierten und statistischen Verfahren der maschinellen Übersetzung.
In den 2010er Jahren begannen Unternehmen nach und nach, die neuronale maschinelle Übersetzung (NMT) in ihre Produkte zu integrieren. Diese Methode hat sich durchgesetzt, weil sie die genauesten Ergebnisse liefert. Heute ist sie dank der Kombination von neuronalen und statistischen Übersetzungstechnologien sowie künstlicher Intelligenz und Deep Learning ausgereifter denn je.
Maschinelle oder menschliche Übersetzung
Die maschinelle Übersetzung hat in ihrer Entwicklung große Fortschritte gemacht und neue Horizonte in der Informationsverarbeitung und der sprachenübergreifenden Kommunikation eröffnet. Sie ist besonders effektiv bei der Arbeit mit großen Textmengen zu bestimmten Themen, bei denen Schnelligkeit und Konsistenz der Übersetzung erforderlich sind. Viele Unternehmen setzen diese Technologie erfolgreich ein, um über Chatbots und E-Mail-Newsletter einen schnellen Kundenservice zu bieten, was den Kommunikationsprozess erheblich beschleunigt und die Kosten senkt. Dies sind die wichtigsten Vorteile der maschinellen Übersetzung gegenüber der manuellen Übersetzung.
Doch trotz beeindruckender Fortschritte stößt die maschinelle Übersetzung immer noch an ihre Grenzen, vor allem wenn es um komplexe Texte geht, die ein tiefes Verständnis des Kontexts, kulturelle Nuancen oder Kreativität erfordern. In solchen Fällen ist die Mitwirkung eines menschlichen Übersetzers oder Lektors nach wie vor unerlässlich. Professionelle Übersetzer haben die einzigartige Fähigkeit, die Feinheiten der Sprache zu interpretieren, den Text an die kulturellen Empfindlichkeiten des Zielpublikums anzupassen und die stilistische Integrität des Originals zu wahren. Diese Grenzen sind die Hauptnachteile der maschinellen Übersetzung.
Die optimale Lösung ist daher ein kombinierter Ansatz, bei dem die maschinelle Übersetzung für die erste Bearbeitung des Textes verwendet wird und ein menschlicher Experte die endgültige Überarbeitung und Anpassung vornimmt.
Was hat Lingvanex zu bieten?
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