Wie kontextsensitives Übersetzen von Bureau Works MTPE jedes Mal übertrifft

In den letzten 40 Jahren hat die maschinelle Übersetzung (MT) die Übersetzungsbranche gespalten. Forscher und Unternehmenskäufer haben es oft als Effizienzwerkzeug gelobt, während viele Übersetzer eine weit weniger enthusiastische Erfahrung gemacht haben. Diese Kluft hat sich auf die Einschränkungen der traditionellen maschinellen Übersetzung Post-Editing (MTPE) konzentriert, die menschliche Linguists dazu zwingt, als Redakteure zu agieren und die Ausgabe von Maschinen zu korrigieren, anstatt ihr Fachwissen direkt einzubringen.

Allerdings ändert die neue Kontextsensitivität-Funktion von Bureau Works diese Geschichte. Durch die Kombination von KI mit kontextuellem Lernen in Echtzeit verwandelt dieses Tool MTPE von einem sich wiederholenden, frustrierenden Prozess in einen schnelleren, genaueren und dynamischeren, der es Übersetzer ermöglicht, ihr Fachwissen voll auszuschöpfen.

Das Problem mit traditioneller MTPE

Jahrelang war der Prozess der MTPE bemerkenswert statisch. Ein Übersetzer erhält ein vollständig maschinell übersetztes Dokument, das er dann bearbeiten muss, um Fehler und Unstimmigkeiten zwischen der maschinellen Übersetzung, Translation Memory (TM) und der Terminologiedatenbank (TB) zu korrigieren. Das Problem ist, dass dieses Setup Übersetzer in einen reaktiven Modus zwingt—ständig die gleichen Arten von Fehlern zu identifizieren, wiederholt, ohne dass die Maschine in Echtzeit aus ihren Korrekturen lernt.

Darüber hinaus entwickeln sich diese vorübersetzten Dateien nicht weiter. Sobald die Maschine ihren Versuch unternommen hat, wird das Dokument an Ort und Stelle eingefroren, und der Mensch muss es bereinigen. Und obwohl Übersetzungsmodelle im Laufe der Zeit dazulernen, geschieht dies normalerweise erst, nachdem große Mengen von Dokumenten verarbeitet und wieder in das System eingespeist wurden – nicht auf eine Weise, die dem Übersetzer während seiner Arbeit hilft.

In dieser Umgebung fühlen sich Übersetzer oft, als wären sie in einer Schleife gefangen, in der sie die gleichen Fehler Wort für Wort beheben. Ihre Rolle fühlt sich auf die eines "Fehlerfinders" reduziert, und die kreative, intellektuelle Seite der Übersetzung wird weggenommen. Obendrein ist die Vergütung für MTPE-Arbeit oft niedriger, was nur zur Frustration Hinzufügt.

Eingabe der Kontextsensitivität

Bureau Works' Kontextsensitivität stellt den MTPE-Workflow vollständig neu vor. Anstatt mit einem starren, vorübersetzten Dokument zu arbeiten, haben Übersetzer jetzt ein dynamisches System, das in Echtzeit aus ihren Eingaben lernt.

Kontextsensitivität funktioniert, indem aktiv in den Übersetzungsspeichern, Glossaren und maschinellen Übersetzungen des Projekts gesucht wird, um Vorschläge zu liefern, die mit dem spezifischen Kontext des Textes übereinstimmen. Aber was es auszeichnet, ist seine Fähigkeit zu lernen, während der Übersetzer arbeitet. Sobald Änderungen vorgenommen werden, passt sich das System sofort an und speist das aktualisierte Wissen zurück in den Arbeitsablauf, sodass der Übersetzer nicht ständig dieselben Probleme korrigieren muss.

Dieses System kümmert sich auch um die zeitaufwändigen, untergeordneten Aufgaben, wie zum Beispiel:

Sicherstellen, dass die Übersetzung mit der Translation Memory übereinstimmt

Gewährleisten, dass die Terminologie mit dem Projekt-Glossar übereinstimmt

Unklare Übereinstimmungen auf präzisere aktualisieren

Das Ergebnis ist, dass Übersetzer sich auf die wirklich wichtigen Aufgaben konzentrieren können – den Ton, Stil und die Stimme genau richtig hinzubekommen – ohne durch grundlegende Konsistenzprüfungen aufgehalten zu werden.

Übersetzungsgerüche: Eine helfende Hand

Um die Dinge noch einfacher zu machen, hat Bureau Works Translation Smells eingeführt, ein Tool, das potenzielle Probleme kennzeichnet, während der Übersetzer arbeitet. Diese Funktion ist wie ein zweites Paar Augen, das die Übersetzung in Echtzeit auf semantische Probleme scannt, wie:

Ergänzungen oder Auslassungen

Falsche oder ungeschickte Übersetzungen

Geschlechterbias

Probleme mit der Subjekt-Verb-Übereinstimmung

Unnatürliche Satzstrukturen

Indem diese Probleme frühzeitig erkannt werden, ermöglicht Translation Smells dem Übersetzer, effizienter und mit größerem Vertrauen zu arbeiten. Anstatt Zeit mit der Suche nach Fehlern zu verbringen, hilft das System, sie aufzuzeigen, wodurch der Übersetzer mehr Zeit hat, sich auf die allgemeine Qualität der Übersetzung zu konzentrieren.

Darüber hinaus lernt das System kontinuierlich. Jedes Mal, wenn ein Übersetzer ein Segment bestätigt, verfeinert das System automatisch seine Wissensdatenbank, extrahiert neue Terminologie und passt Übersetzungen in Echtzeit an. Dadurch entfällt der Bedarf an zeitaufwändigen formellen Schulungen, sodass sich die Plattform bei der Nutzung verbessern kann.

Für diejenigen, die ihre bestehenden Translation Memories optimieren möchten, Bureau Works bietet auch TMill an, ein Tool, das Translation Memories mithilfe semantischer Analyse bereinigt und verfeinert. Dies stellt sicher, dass vergangene Arbeiten nützlich bleiben und dazu beitragen, die Qualität zukünftiger Übersetzungen zu verbessern.

Ergebnisse aus der realen Welt

Bureau Works hat kürzlich eine Studie durchgeführt, um die Leistung der traditionellen neuronalen MTPE mit der neuen Kontextsensitivität-Funktion zu vergleichen. Die Ergebnisse sprechen für sich.

Schlüssel-Ergebnisse:

Produktivitätssteigerung: Übersetzer, die mit Kontextsensitivität arbeiten, verzeichneten einen Effizienzanstieg von 22 %. Die Übersetzungsfehlerrate (TER) sank von 0,162 auf 0,128, was bedeutete, dass sie weniger Änderungen an der ursprünglichen Maschinenausgabe vornehmen mussten.

Regionale Unterschiede sind wichtig: Generische spanische Übersetzungen erzielten eine TER von 0,151, während Spanisch für bestimmte Regionen – Spanien und Lateinamerika – mit TER-Werten von 0,055 bzw. 0,062 weitaus besser abschnitt. Dies zeigt, dass sich das Kontextbewusstsein des Systems gut an regionale Nuancen anpasst.

Konsistenz in allen Sprachen: Während die traditionelle neuronale MTPE unterschiedliche Ergebnisse in verschiedenen Sprachen zeigte, war die Kontextsensitivität konsistenter. Zum Beispiel zeigte Dänisch die besten Ergebnisse, während vereinfachtes Chinesisch eine größere Herausforderung darstellte, aber beide profitierten dennoch vom Ansatz des Systems.

Übersetzer als Autoren, nicht als Redakteure

Mit Kontextsensitivität können Übersetzer ihre Rolle als echte linguistische Experten zurückgewinnen. Anstatt nur maschinelle Fehler zu beheben, sind sie in der Lage, von Anfang an aussagekräftige, genaue Übersetzungen zu erstellen. Die Technologie übernimmt repetitive, niedrigere Aufgaben und gibt Übersetzer die Möglichkeit, sich auf die Teile der Arbeit zu konzentrieren, die ihre Kreativität und Expertise erfordern.

Ein neuer Weg für die Übersetzung

Bureau Works’ Kontextsensitivität verändert, wie wir über Übersetzung denken. Durch die Kombination der Geschwindigkeit der maschinellen Übersetzung mit der Nuance menschlicher Einsicht entsteht ein dynamischerer, effizienterer und lohnenderer Arbeitsablauf für Übersetzer.

Anstatt in einem sich wiederholenden, statischen Prozess festzustecken, arbeiten Übersetzer jetzt in einem System, das in Echtzeit von ihnen lernt, sich an ihre Vorlieben anpasst und sie mit intelligenten Tools wie Translation Smells unterstützt. Das Ergebnis sind Übersetzungen höherer Qualität, schnellere Bearbeitungszeiten und zufriedenere Übersetzer. Da sich die Technologie ständig weiterentwickelt, ist es klar, dass dies erst der Anfang einer neuen Ära der Übersetzung ist.