Qualitätsübersetzung ist eine Kunst, nicht eine mechanische Übertragung von Wörtern. Es geht nicht einfach darum, Wörter aus einer Sprache durch eine andere zu ersetzen, sondern um ein tiefes Verständnis des Kontexts, der Nuancen und der kulturellen Besonderheiten der Ausgangs- und der Zielsprache. Dies ist eine Fähigkeit, der professionelle Übersetzer viele Jahre des Studiums und der Praxis widmen.
Gleichzeitig machen moderne maschinelle Übersetzungssysteme sprunghafte Fortschritte. Sie sind heute in der Lage, große Mengen an Sprachinformationen schnell aufzunehmen und zu verarbeiten, indem sie von intelligenten Modellen lernen. Infolgedessen kann die maschinelle Übersetzung mit der menschlichen Übersetzung in puncto Qualität konkurrieren und gleichzeitig Aufgaben mit höherer Geschwindigkeit erledigen.
Eine der führenden Technologien auf diesem Gebiet ist die neuronale maschinelle Übersetzung (NMT), auch neuronale MÜ oder NMÜ oder NMT (Neural Machine Translation) genannt. Sie hat den Ansatz der Textübersetzung grundlegend verändert. Werfen wir einen genaueren Blick darauf, was neuronale maschinelle Übersetzungstechnologie ist und wie sie funktioniert.
Wie neuronale Typen funktionieren
Die neuronale maschinelle Übersetzung basiert auf künstlichen neuronalen Netzen, die die Funktionsweise des menschlichen Gehirns nachahmen. Die Hauptelemente der NMT sind Kodierer und Dekodierer. Ein Encoder wandelt den Ausgangstext in eine verborgene Darstellung (Vektor) um, und ein Decoder wandelt diesen Vektor in Text in der Zielsprache um. Eine besondere Rolle in NMT spielt der Aufmerksamkeitsmechanismus, der es dem Modell ermöglicht, sich bei der Erstellung einer Übersetzung auf verschiedene Teile des Ausgangstextes zu konzentrieren. Dies trägt zur Verbesserung der Kontextualisierung und der Übersetzungsqualität bei.
Einfach ausgedrückt: Im Gegensatz zu früheren maschinellen Übersetzungssystemen, die auf Sprachregeln oder Phrasen beruhen, verwenden neuronale Netze den Kontext des gesamten Ausgangssatzes sowie die Abfolge der bereits generierten Übersetzungswörter, um das nächste Wort vorherzusagen. Dieser Ansatz ähnelt der Art und Weise, wie ein Fachmann übersetzt.
Außerdem sind neuronale Netze in der Lage, sich schnell an bestimmte Themenbereiche und Stile anzupassen, indem sie aus relevanten Daten lernen. Dies erhöht ihre Flexibilität und Anwendbarkeit in verschiedenen Szenarien erheblich.
Die Vorteile der neuronalen maschinellen Übersetzung
Warum also ist die neuronale maschinelle Übersetzung so gefragt geworden? Warum ist der Einsatz neuronaler Netze aus der modernen Übersetzung nicht mehr wegzudenken? Offensichtlich wegen ihrer Vorteile gegenüber anderen Systemen, nämlich in:
1) Übersetzungsqualität: die Fähigkeit der neuronalen Netze, den breiten Kontext des Satzes und des Textes als Ganzes zu berücksichtigen, ermöglicht bessere Übersetzungsergebnisse, insbesondere bei komplexen, mehrwertigen Sprachkonstruktionen;
2) Training auf großen Datenmengen: der neuronale maschinelle Übersetzer kann mit riesigen Datenmengen und Paralleltexten trainiert werden, was es ermöglicht, die Qualität der Übersetzung mit jedem neuen Trainingsschritt zu verbessern.
3) Flexibilität: NMT lassen sich leicht an verschiedene Sprachen und Textstile anpassen. Dies erweitert ihren Anwendungsbereich erheblich und trägt dazu bei, eine hohe Leistung dort zu gewährleisten, wo es am wichtigsten ist.
Geschichte der neuronalen maschinellen Übersetzung
In den letzten 30 Jahren haben die maschinellen Übersetzungssysteme mehrere Entwicklungsstufen durchlaufen. Und mit jeder neuen Stufe hat sich die Qualität der Übersetzungsergebnisse deutlich verbessert.
Die ersten Systeme basierten auf linguistischen Regeln und zweisprachigen Wörterbüchern, was sie langsam und nicht immer genau machte. Außerdem war es einfach nicht möglich, alle Regeln und möglichen Bedeutungen von Wörtern zu berücksichtigen. Diese Systeme wurden durch statistische Methoden ersetzt, die die Qualität der Übersetzung durch Analyse und Suche nach Mustern in großen Mengen von Paralleltexten verbesserten. Sie waren gut bei der Übersetzung von aufeinanderfolgenden Sätzen, aber wenn es um neue oder unbekannte Wendungen ging, nahm die Qualität der Übersetzungen rapide ab.
Schließlich hat die neuronale maschinelle Übersetzung (NMT), die in den frühen 2010er Jahren aufkam, die MF-Technologie revolutioniert und ist zu einem wichtigen Meilenstein in ihrer Entwicklung geworden.
Im Unterschied zu herkömmlichen maschinellen Übersetzungssystemen werden bei der neuronalen Übersetzung künstliche neuronale Netze verwendet. Diese Netze werden an riesigen Mengen von Paralleltexten in verschiedenen Sprachen trainiert, um komplexe Beziehungen und Muster zwischen Wörtern, Phrasen und Sätzen zu erkennen. Dies sorgt für noch genauere und natürlichere Übersetzungen.
Es besteht der Eindruck, dass neuronale Netze perfekte Systeme darstellen. Und die Menschheit kann sich zu 100 % auf die Übersetzungen neuronaler Systeme verlassen. Aber das ist nicht ganz richtig. Es gibt eine Reihe von potenziellen Problemen im Zusammenhang mit neuronalen Netzen, die bekannt sein und berücksichtigt werden müssen.
Grenzen der neuronalen maschinellen Übersetzungssysteme
Trotz aller Vorteile gibt es einige Herausforderungen beim Einsatz neuronaler maschineller Übersetzer. Lassen Sie uns einige von ihnen diskutieren:
- Übersetzungsfehler und Abhängigkeit von der Datenqualität: die Übersetzungsqualität von neuronalen Systemen hängt direkt von der Reinheit der Trainingsdaten ab. Datenfehler oder Ungenauigkeiten können sich direkt auf die endgültigen Übersetzungsergebnisse übertragen. NMTs können bei der Übersetzung seltener Sprachen oder spezifischer Begriffe immer noch Fehler machen.
- Kontextbezogene und kulturelle Aspekte: manchmal ist es für NMTs schwierig, die subtilen kulturellen und kontextbezogenen Nuancen der Sprache zu erfassen. Trotz ihrer umfassenden Fähigkeiten können neuronale maschinelle Übersetzer immer noch Fehler beim tiefen Verständnis von Kontext, Slang oder mehrdeutigen Wörtern aufweisen.
- Undurchsichtigkeit und Unvorhersehbarkeit: die Komplexität und die interne Black-Box-ähnliche Struktur neuronaler Netze macht es schwierig, ihre Entscheidungen zu erklären und zu interpretieren, was in einigen Fällen zu Fehlern und unvorhersehbarem Verhalten führen kann.
In Anbetracht der oben genannten Probleme ist es empfehlenswert, die von neuronalen Maschinensystemen erzielten Ergebnisse zu überprüfen, um qualitativ hochwertige und genaue Übersetzungen zu erhalten. Die Validierung sollte von einem Fachmann mit Erfahrung auf dem entsprechenden Gebiet vorgenommen werden.
Lingvanex befürwortet einen ausgewogenen Ansatz für den Einsatz der NMT-Technologie und ist sich bewusst, dass sie trotz ihrer Vorteile noch nicht das Niveau einer professionellen menschlichen Übersetzung erreicht. Dies gilt insbesondere für Texte juristischer, finanzieller oder medizinischer Natur, bei denen die Kosten eines Fehlers schwerwiegende Folgen haben können.
Werfen wir einen Blick auf einige der beliebtesten Übersetzungslösungen, die die NMT-Technologie nutzen.
Ein Überblick über die führenden neuronalen Maschinenübersetzer
1) Google Translate: eines der bekanntesten Beispiele für neuronale maschinelle Übersetzer. Nach Angaben des Unternehmens hat sich die Qualität der Übersetzung durch den Einsatz neuronaler Netze deutlich verbessert, was von Millionen von Nutzern weltweit bestätigt wird.
2) DeepL: ein deutsches Unternehmen, das einen der genauesten Übersetzer entwickelt hat, der auf neuronaler maschineller Übersetzung basiert. Ihr System ist in der Lage, Texte mit hoher Genauigkeit zu übersetzen und den Kontext zu berücksichtigen.
3) Microsoft Translator: wird in den verschiedenen Produkten des Unternehmens verwendet, darunter Office und Skype, was die Kommunikation in verschiedenen Sprachen erleichtert.
4) Lingvanex: ein Übersetzer, der auf künstlicher Intelligenz und neuronalen Netzen der Transformer-Architektur basiert. Diese Netze beruhen auf dem Aufmerksamkeitsmechanismus und der Positionskodierung. Die Übersetzung ist kontextbewusst, da sich das Modell merkt, was am Anfang eines langen Satzes stand und es am Ende des Satzes nicht vergisst.
Die Zukunft der neuronalen maschinellen Übersetzung
Die neuronale maschinelle Übersetzung wird durch moderne Forschung und verschiedene Entwicklungen ständig weiterentwickelt und verbessert. Hier sind einige aktuelle Trends in der Entwicklung der NMT in der nahen Zukunft:
1. Erstellung von mehrsprachigen Modellen: neue Modelle werden in mehreren Sprachen gleichzeitig trainiert, was ihre Fähigkeit zur Übersetzung zwischen verschiedenen Sprachpaaren verbessert. Je mehr Sprachpaare erlernt werden, desto effektiver sind neuronale maschinelle Übersetzer.
2. Integration mit künstlicher Intelligenz: NMT wird zunehmend in Verbindung mit anderen KI-Technologien wie der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und der Spracherkennung eingesetzt. Lingvanex nutzt diese Technologie aktiv in seiner lokalen Sprachtranskriptionssoftware für 91 Sprachen.
3. Qualitätsverbesserung: die Arbeit an der Verbesserung der Übersetzung wird fortgesetzt, einschließlich der Arbeit an seltenen Sprachen, Slangausdrücken und Fachbegriffen.
