Die beste Software für maschinelle Übersetzung und wann man welche einsetzen sollte

Sie evaluieren maschinelle Übersetzungssoftware und die Vergleichsliste wird immer länger. Google Translate Verarbeitet allgemeine Inhalte schnell, DeepL Es liest sich im Marketing-Stil klarer, und moderne große Sprachmodelle eignen sich gut für kreative Texte. Keiner von ihnen ist falsch; sie sind nur für unterschiedliche Aufgaben optimiert.

Die Frage nach der „besten maschinellen Übersetzungssoftware“ hat keine eindeutige Antwort. Unterschiedliche Engines übertreffen einander bei verschiedenen Sprachpaaren, Inhaltstypen und Qualitätsanforderungen.

Wenn man sich für ein einziges Werkzeug entscheidet, das alles bewältigen soll, bedeutet das, dass man in Fällen, in denen das Werkzeug nicht die gewünschte Leistung erbringt, auch schwache Ergebnisse in Kauf nehmen muss.

Smartling Die Multi-Engine-Realität wird durch Orchestrierung adressiert.

Smartling AI Hub bietet Zugriff auf mehr als 20 maschinelle Übersetzungs-Engines und große Sprachmodelle an einem Ort, Smartling AutoSelect Leitet jeden Inhalt an die am besten geeignete Engine weiter.

Der folgende Leitfaden erläutert die verschiedenen Arten von MT-Software, die gängigen Tools und deren Einsatzgebiete sowie die Möglichkeiten, mehrere Engines in einem Workflow zu verwenden.

Was ist maschinelle Übersetzungssoftware?

Maschinelle Übersetzungssoftware (MT) verwendet Algorithmen und neuronale Netze, um Texte automatisch von einer Sprache in eine andere zu übersetzen.

Die maschinelle Übersetzung hilft Unternehmen dabei, große Mengen an Inhalten schneller zu übersetzen als mit rein menschlichen Übersetzungsprozessen.

Die verschiedenen MT-Tools unterscheiden sich hinsichtlich Qualität, Geschwindigkeit, Sprachabdeckung, Anpassungsmöglichkeiten und Eignung für bestimmte Inhaltstypen.

Die richtige Wahl hängt davon ab, was Sie übersetzen, welche Sprachen Sie benötigen, wie viel Qualitätskontrolle erforderlich ist und wie der übersetzte Inhalt verwendet werden soll.

Arten von maschineller Übersetzungssoftware

Maschinelle Übersetzung hat sich in mehreren Phasen weiterentwickelt. Einige ältere Methoden haben nach wie vor Einfluss auf diese Kategorie, aber die meisten modernen Anwendungsfälle im Geschäftsleben basieren heute auf neuronaler maschineller Übersetzung, großen Sprachmodellen oder einer Kombination aus beidem.

Regelbasierte und statistische maschinelle Übersetzung

Regelbasierte maschinelle Übersetzung nutzt Wörterbücher, Grammatikregeln und Sprachmuster, um Übersetzungen zu erzeugen. Statistische maschinelle Übersetzung nutzt große Mengen zweisprachiger Texte, um die wahrscheinlichste Übersetzung vorherzusagen.

Diese älteren Ansätze trugen zwar zur Etablierung der maschinellen Übersetzung als Kategorie bei, weisen aber Schwierigkeiten mit Flüssigkeit, Kontext und natürlicher Ausdrucksweise auf, weshalb die meisten modernen Übersetzungsprogramme für Unternehmen nicht mehr auf sie setzen.

Neuronale maschinelle Übersetzung (NMT)

NMT Es verwendet künstliche neuronale Netze, um größere Bedeutungseinheiten zu übersetzen, anstatt Wort für Wort zu übersetzen, was zu flüssigeren und natürlicheren Ergebnissen führt als regelbasierte oder statistische Systeme.

NMT eignet sich für Produktinhalte, Dokumentationen, Supportartikel, Website-Texte und andere Inhalte mit hohem Volumen, bei denen Geschwindigkeit und Skalierbarkeit wichtig sind.

Die Qualität variiert weiterhin je nach Engine, Sprachpaar und Thema, weshalb die Wahl der Engine bei großem Umfang eine wichtige Rolle spielt.

LLM-basierte Übersetzung

Große Sprachmodelle (LLMs) Fügen Sie der maschinellen Übersetzung eine neue Ebene hinzu. LLMs berücksichtigen einen breiteren Kontext, den Tonfall und die Anweisungen, wodurch sie sich für Inhalte eignen, die mehr Nuancen erfordern. Moderne KI-Übersetzung kombiniert NMT und LLMs, mit Abrufverstärkte Generation (RAG) Einspeisung von Glossaren und freigegebenen Übersetzungen in die Eingabeaufforderung, um sicherzustellen, dass die Ausgabe markenkonform ist.

Gängige maschinelle Übersetzungssoftware und ihre Anwendungsfälle

Der Markt für maschinelle Übersetzung umfasst mehrere Engines, die jeweils auf unterschiedliche Inhalte und Sprachpaare abgestimmt sind.

Diese Werkzeuge sind nicht austauschbar. Die richtige Wahl hängt von den Qualitätsansprüchen, der Sprachabdeckung, der Sensibilität des Inhalts, den Workflow-Anforderungen und dem gewünschten Maß an Kontrolle durch Ihr Team nach der Erstellung der ersten Übersetzung ab.

Wann sollte man welches maschinelle Übersetzungstool verwenden?

Google Translate und Google Cloud Translation

Google Translate eignet sich für schnelle und risikoarme Übersetzungen, einschließlich des Verständnisses allgemeiner Bedeutungen, der Übersetzung einfacher interner Texte und der Unterstützung einer breiten Sprachabdeckung.

Für den geschäftlichen Einsatz bietet Google Cloud Translation Zugriff auf eine Anwendungsprogrammierschnittstelle (API) und zusätzliche Anpassungsmöglichkeiten und eignet sich gut für allgemeine Inhalte, Workflows mit hohem Übersetzungsvolumen und Fälle, in denen die Geschwindigkeit wichtiger ist als markenspezifische Nuancen.

Optimale Anwendungsfälle

Google Cloud Translation unterstützt Glossare und adaptive Übersetzung, die Teams dabei helfen, die Ausgabe an Terminologie, Stil, Tonfall und Sprachgebrauch anzupassen, sofern sie korrekt konfiguriert sind.

DeepL

DeepL liefert flüssige, natürlich klingende Übersetzungen und eignet sich daher hervorragend für Marketingtexte, Geschäftskommunikation und kundenorientierte Inhalte, bei denen Lesbarkeit wichtig ist. Die größte Einschränkung ist die Sprachabdeckung, da DeepL nicht jede Sprache oder jeden Workflow-Bedarf in Unternehmen unterstützt. Teams, die intensiv mit europäischen Sprachen arbeiten, erzielen den größten Nutzen.

Optimale Anwendungsfälle

DeepL beinhaltet Glossar- und Formalitätsfunktionen, die Teams bei der Verwaltung von Terminologie und Tonfall unterstützen. Die Verfügbarkeit hängt vom gewählten Plan, der Sprache und der Workflow-Konfiguration ab.

Microsoft Translator

Microsoft Translator eignet sich für Unternehmen, die bereits in Microsoft- oder Azure-Umgebungen arbeiten. Der Wert liegt weniger darin, die beste Engine für jeden Satz zu sein, sondern vielmehr darin, sich nahtlos in bestehende Technologie-Stacks einzufügen. Dies macht sie nützlich für Organisationen, die Übersetzungen in Verbindung mit Geschäftssystemen benötigen.

Optimale Anwendungsfälle

Microsoft Custom Translator unterstützt kundenspezifische NMT-Systeme, die domänenspezifische Terminologie und Stilistik unter Verwendung zuvor übersetzter Dokumente berücksichtigen.

Amazon Translate

Amazon Translate ermöglicht skalierbare Übersetzungen über APIs und eignet sich für Teams, die AWS nutzen und große Mengen an Inhalten übersetzen, mehrsprachige Anwendungen betreiben oder Echtzeit- und Batch-Übersetzungsworkflows unterstützen müssen.

Optimale Anwendungsfälle

Amazon Translate eignet sich am besten für programmatische Übersetzungs-Workflows, insbesondere wenn die Übersetzung innerhalb größerer AWS-basierter Systeme oder Anwendungen erfolgen muss. Bei markensensiblen oder kreativen Inhalten sollten Teams diese mit Terminologiekontrollen, Qualitätskontrollen und einer menschlichen Überprüfung kombinieren.

Moderne LLMs

LLMs eignen sich für Übersetzungsanforderungen, die mehr Kontext erfordern, als eine herkömmliche maschinelle Übersetzungsmaschine erfassen kann. Sie befolgen Anweisungen, passen den Tonfall an und bewältigen Inhalte, die einer Interpretation bedürfen, was sie nützlich macht für Marketing, kreative Inhalte, Adaptionen und Fälle, in denen die Übersetzung die Intention bewahren und nicht nur die Bedeutung übertragen soll. Der Kompromiss besteht in der Konsistenz, da die Ergebnisse ohne die richtigen Eingabeaufforderungen, die passende Terminologie und die entsprechenden Workflow-Steuerungen variieren.

Optimale Anwendungsfälle

LLMs funktionieren am besten innerhalb eines kontrollierten Arbeitsablaufs mit Terminologie, Kontext, Qualitätsbewertung und Überprüfungsschritten, nicht als unzusammenhängende Werkzeuge.

Die Smartling-Schicht: Orchestrierung mit AutoSelect

Die Wahl eines einzigen MT-Tools für jedes Szenario bedeutet, dass man eine schwächere Ausgabe in Kauf nehmen muss, wenn das Tool nicht für die Fälle konzipiert wurde, in denen es nicht funktioniert. Smartling AutoSelect wählt dynamisch die beste Übersetzungsmaschine basierend auf Inhaltstyp, Sprachpaar und Qualitätsanforderungen aus, sodass jeder Inhalt durch die am besten geeignete Maschine läuft. Die Orchestrierungsebene berücksichtigt auch Markenstimme, Stil und Terminologie, indem sie Glossare und Translation Memory zur Übersetzungszeit anwendet.

Maschinelle Übersetzungssoftware vs. menschliche Übersetzung

Maschinelle Übersetzung und menschliche Übersetzung sind keine direkten Alternativen. Sie lösen unterschiedliche Probleme, und die meisten Arbeitsabläufe in Unternehmen nutzen beide.

MT eignet sich, wenn Geschwindigkeit, Kostenkontrolle und Skalierbarkeit Priorität haben. Menschliche Übersetzung ist nach wie vor wichtig, wenn es auf Genauigkeit, Nuancen, rechtliche Sensibilität, Markenstimme oder kulturelles Urteilsvermögen ankommt.

Die leistungsstärksten Enterprise-Programme kombinieren beides durch maschinelle Übersetzungsnachbearbeitung (MTPE), bei der ein Linguist die maschinelle Ausgabe überprüft und verfeinert, anstatt von Grund auf neu zu übersetzen. Diese Methode nutzt die Geschwindigkeits- und Kostenvorteile der maschinellen Übersetzung, während ein Mensch für die Genauigkeit und die Nuancen sorgt, die bei der Rohausgabe verloren gehen.

Einschränkungen der maschinellen Übersetzungssoftware

Uneinheitliche Qualität. Ein Tool kann bei einem Sprachpaar gut funktionieren, bei einem anderen jedoch schlecht, oder es eignet sich besser für die Produktdokumentation als für Marketingtexte. Die Auswahl einer statischen Engine birgt Risiken, da Teams eine Möglichkeit benötigen, die Leistung zu bewerten und Inhalte anhand des Anwendungsfalls und nicht nach Gewohnheit weiterzuleiten.

Fehlender Kontext. MT-Systeme erfassen die tiefere Bedeutung eines Satzes nicht und wissen nicht immer, ob es sich bei einem Wort um einen Produktnamen, eine Funktion, einen juristischen Fachbegriff oder eine Formulierung handelt, die unübersetzt bleiben sollte. Die Übersetzungen sind grammatikalisch korrekt, fühlen sich aber für die Zielgruppe, die Marke oder das Produkt unpassend an.

Terminologische Probleme. Markenbegriffe, Produktnamen, Branchensprache und technische Ausdrücke erfordern Konsistenz, und eine MT-Engine gibt denselben Begriff auf verschiedenen Seiten, Dokumenten oder Kampagnen unterschiedlich wieder, wenn kein Glossar durchgesetzt wird.

Compliance-Risiken. Regulierte Branchen im Gesundheitswesen, Finanzdienstleistungen, Rechtswesen und Unternehmenssoftware benötigen mehr Kontrolle über die Übersetzungsqualität, einschließlich Prüfschritten, Nachvollziehbarkeit und einheitlicher Terminologie. MT unterstützt diese Arbeitsabläufe, wenn sie in Genehmigungsprozesse, Qualitätsprüfungen und menschliche Überprüfung eingebunden sind.

Lücken in der Qualitätssicherung. Die Ergebnisse der maschinellen Übersetzung müssen noch auf Formatierung, Zahlen, Platzhalter, Terminologie, fehlende Übersetzungen und Tonfall überprüft werden. Ohne konfigurierbare Qualitätssicherung gelangen Fehler bis zur Veröffentlichung.

Smartling begegnet diesen Einschränkungen durch die Durchsetzung des Glossars. Übersetzungsspeicher (TM), Steuerung des Terminologieverzeichnisses und konfigurierbare, automatisierte Qualitätsprüfungen, die in Übersetzungsworkflows integriert sind. Die Plattform wandelt Rohdaten der maschinellen Übersetzung in regulierte, veröffentlichungsfähige Inhalte um.

Wie man die richtige maschinelle Übersetzungssoftware auswählt

Die richtige MT-Software passt zu Inhalt, Workflow, Qualitätsansprüchen und Geschäftszielen. Käufer sollten mehr als nur die reine Übersetzung bewerten.

Eine einfache Bewertungsfrage hilft, die Auswahl einzugrenzen. Die Frage lautet: „Wohin wird diese Übersetzung gelangen, und was passiert, wenn sie falsch ist?“ trennt interne, risikoarme Inhalte, die problemlos durch eine schnelle maschinelle Übersetzung laufen, von kundenorientierten, regulierten, markensensiblen oder umsatzbezogenen Inhalten, die mehr Kontext, Überprüfung und Workflow-Kontrolle erfordern.

Warum ein maschinelles Übersetzungstool nicht ausreicht

Keine einzige MT-Engine übertrifft alle anderen Engines in Bezug auf jedes Sprachpaar und jeden Inhaltstyp. Google Translate ist bei einigen Sprachpaaren führend, DeepL bei anderen, und LLMs sind beiden bei bestimmten kreativen Inhalten überlegen. Die Antwort auf die Frage „bester Motor“ variiert von Auftrag zu Auftrag.

Ein einmotoriger Ansatz bringt Kompromisse mit sich. Teams erzielen bei einem Inhaltstyp gute Ergebnisse, bei einem anderen hingegen schlechte, und verpassen dadurch die Chance, neuere oder leistungsfähigere Systeme einzusetzen, da sich die Qualität im Laufe der Zeit ändert.

Die bessere Herangehensweise ist die Orchestrierung. Nutzen Sie ein Übersetzungssystem, das die richtige Engine auswählt, die richtigen sprachlichen Ressourcen anwendet, Inhalte durch den richtigen Workflow leitet und die Ergebnisse misst.

Smartling ermöglicht es Unternehmen, mehrere MT-Engines, LLMs und Übersetzungsworkflows in einem System über den Smartling AI Hub zu verwalten, der Zugriff auf mehr als 20 MT-Engines und LLMs bietet, darunter Google, Microsoft, Amazon, DeepL, OpenAI und Google Gemini.

Smartling AutoSelect leitet Inhalte an die am besten geeignete Engine weiter, ohne dass Teams die Anbieter manuell konfigurieren müssen.

Netskope demonstriert den Orchestrierungsansatz in der Produktion. Das Netskope-Team nutzte Smartling AI Hub, um die Übersetzungsbearbeitungszeit um etwa 95 % zu verkürzen und Hunderttausende von Dollar in einem einzigen Jahr einzusparen, indem AI Hub die Inhalte über mehrere Engines verteilte, anstatt jeden Auftrag durch eine einzige zu leiten.

Wie man maschinelle Übersetzung in großem Umfang einsetzt

Die Nutzung von MT für einmalige Aufgaben ist unkompliziert. Die Nutzung im Rahmen eines unternehmensweiten Übersetzungsprogramms ist komplexer. Im großen Maßstab benötigen Teams ein System, um zu entscheiden, welche Inhalte einer maschinellen Übersetzung unterzogen werden, welche Inhalte einer menschlichen Überprüfung bedürfen, welche Engines verwendet werden und wie die Qualität gemessen wird.

Übersetzungssysteme mit Inhaltssystemen verknüpfen

Der Übersetzungsprozess verlangsamt sich, wenn Teams Inhalte zwischen Systemen kopieren und einfügen müssen. Ein skalierbarer MT-Workflow verbindet sich mit den Orten, an denen sich Inhalte bereits befinden, wie z. B. einem CMS, einem Code-Repository, einer Marketingplattform oder einem Support-Tool. Smartling Translation Workflow Management unterstützt automatisierte Arbeitsabläufe und die Integration mit Content-Software durch vorgefertigte Integrationen, APIs und andere Verbindungsoptionen.

Nutzen Sie Übersetzungsspeicher und Glossare.

Der Übersetzungsspeicher verwendet genehmigte Übersetzungen wieder. Glossare schützen Markenbezeichnungen, Produktnamen und genehmigte Terminologie. Die Kombination dieser beiden Komponenten macht die maschinelle Übersetzung nützlicher, da sie den Geschäftskontext einbezieht. Ziel ist es, eine schnellere Übersetzung zu erreichen, die die Sprache, das Produkt und die Marke des Unternehmens widerspiegelt.

Qualitätsprüfungen hinzufügen

MT sollte nicht für jeden Inhaltstyp direkt zur Veröffentlichung übergehen. Automatisierte Qualitätsprüfungen erkennen fehlende Übersetzungen, Formatierungsprobleme, uneinheitliche Terminologie und Platzhalterfehler, bevor die Inhalte die Kunden erreichen. Die konfigurierbare Qualitätssicherung ermöglicht Teams einen effektiveren Überprüfungsprozess, ohne dass jedes Problem manuell aufgedeckt werden muss.

Setzen Sie menschliche Prüfer dort ein, wo es darauf ankommt.

Die menschliche Überprüfung erfolgt strategisch und nicht universell, wobei hochwertige Inhalte stärker profitieren als alle Inhalte. Bei der Nachbearbeitung maschineller Übersetzungen (MTPE) wird ein Linguist mit der Rohausgabe der maschinellen Übersetzung beauftragt, diese zu verfeinern und dabei Geschwindigkeit, Kosten und Qualität in Einklang zu bringen. Automatisierte Nachbearbeitung wendet das gleiche Prinzip der menschlichen Beteiligung an, jedoch übernimmt die KI einen größeren Teil der Arbeit, bevor eine Person die Ergebnisse überprüft. Dieser Ansatz erlaubt es dem Linguisten, überzeugende Übersetzungen zu validieren, anstatt nur grobe Ergebnisse zu bereinigen.

Messen und verbessern

MT-Workflows verbessern sich im Laufe der Zeit durch Transparenz hinsichtlich Qualität, Bearbeitungsaufwand, Bearbeitungszeit und Inhaltsperformance. Smartling Schätzung der Sprachqualität (LQE) Agent nutzt KI, um die Qualität maschineller Übersetzungen vorherzusagen und abzuschätzen, wie viel Nachbearbeitung die einzelnen Übersetzungen vor der Veröffentlichung noch benötigen.

Smartling Translation Workflow Management integriert maschinelle Übersetzung in durchgängige Arbeitsabläufe und ermöglicht so eine skalierbare und konsistente Übersetzung über verschiedene Inhaltstypen und Sprachen hinweg. Personio veranschaulicht, wie diszipliniertes maschinelles Lernen in großem Umfang aussieht. Nachdem große Datenmengen in den NMT-Workflow von Smartling überführt wurden, Personio Das Unternehmen rechnet damit, 40 % seines Übersetzungsbudgets einzusparen und so Ressourcen für Inhalte freizusetzen, die eine menschliche Note erfordern.

Häufige Fehler bei der Auswahl von maschineller Übersetzungssoftware

• Für jeden Anwendungsfall das passende Werkzeug auswählen. Die Auswahl einer einzigen MT-Engine für jedes Inhaltstyp- und Sprachpaar garantiert eine schwache Ausgabe für die Aufgaben, für die dieses Tool nicht entwickelt wurde.
• Qualitätssicherung wird übersprungen. Die Veröffentlichung unstrukturierter MT-Ausgaben ohne Glossarprüfung, Terminologieüberprüfung oder Stichproben der linguistischen Qualitätssicherung (LQA) führt dazu, dass Übersetzungsfehler zu Problemen für die Kunden werden.
• Terminologie außer Acht lassen. Markenbezeichnungen, Produktnamen und branchenspezifisches Vokabular werden in verschiedenen Inhalten unterschiedlich dargestellt, wenn kein Glossar die genehmigte Sprache einheitlich festlegt.
• MT außerhalb des Arbeitsablaufs belassen. Durch die fehlende Verbindung zu MT-Tools werden manuelle Dateiübergaben erzwungen, und die Teams verlieren den Überblick darüber, was übersetzt, überprüft, genehmigt oder veröffentlicht wurde.

Maschinelle Übersetzung funktioniert am besten mit einem zugrunde liegenden System.

Die MT-Tools unterscheiden sich stark, und der Anwendungsfall entscheidet darüber, welche Engine sich durchsetzt. Die Teams, die konstant gute Ergebnisse erzielen, sind nicht diejenigen mit dem besten einzelnen Werkzeug, sondern diejenigen mit dem System, das für jede Aufgabe das richtige Werkzeug auswählt. Um zu sehen, wie Smartling AI Hub und AutoSelect die maschinelle Übersetzung über mehr als 20 Engines und LLMs orchestrieren, Demo buchen.

Ansehen: So holen Sie das Beste aus Ihrer Investition in maschinelle Übersetzung heraus