Eine (kurze) Geschichte der maschinellen Übersetzung

Maschinelle Übersetzung (MT) hat einen schlechten Ruf, weil sie als minderwertig wahrgenommen wird (und die Ergebnisse sind manchmal urkomisch) – aber Sie werden überrascht sein, wie weit sich diese Technologie seit ihrer ersten Konzeption im Jahr 1949 entwickelt hat. Kürzlich haben wir die umfassende Zeitleiste von TAUS über die Geschichte von MT gefunden, und es ist eine erstaunliche Lektüre. Aber wenn Sie keine Zeit haben, sich über 63 Jahre Fortschritt der maschinellen Übersetzung zu informieren, finden Sie hier einen kurzen Überblick:

1949–65: Die Forschung zur maschinellen Übersetzung beginnt

Das neue Gebiet der "maschinellen Übersetzung" taucht in Warren Weavers Memorandum on Translation (1949) auf, und der erste Forscher auf diesem Gebiet, Yehosha Bar-Hillel, beginnt seine Forschung am MIT (1951). Ein Forschungsteam von Georgetown MT folgte (1951) mit einer öffentlichen Vorführung seines Systems im Jahr 1954. MT wird als eine Lösung angepriesen, die den USA helfen soll, das Russische im Auge zu behalten. Es ist auch eine der ersten nicht-numerischen Anwendungen für Computer. MT-Forschungsprogramme tauchen in Japan und Russland auf (1955), und die erste MT-Konferenz findet in London statt (1956). Mit der Gründung der Association for Machine Translation and Computational Linguistics in den USA (1962) und der Gründung eines Komitees (ALPAC) durch die National Academy of Sciences (ALPAC) zur Erforschung von MT (1964) wird weiterhin Forscher hinzugezogen.

1966–95: MT geht an die Arbeit

Der ALPAC-Bericht stellt fest, dass MÜ nicht mit der Qualität menschlicher Übersetzungen konkurrieren kann, und schlägt vor, die Finanzierung der MÜ-Forschung einzustellen. Aber die Forschung geht weiter. Auch MT kommt zum Einsatz: das französische Textilinstitut zur Übersetzung von Abstracts aus dem und ins Französische, Englische, Deutsche und Spanische (1970); Die Brigham-Young-Universität startet ein Projekt zur Übersetzung mormonischer Texte durch automatische Übersetzung (1971); und Xerox verwendet Systran zur Übersetzung technischer Handbücher (1978). Verschiedene MT-Unternehmen werden gegründet, darunter Trados (1984), das als erstes Unternehmen Translation-Memory-Technologie entwickelt und vermarktet (1989). Das erste kommerzielle MT-System für Russisch/Englisch/Deutsch-Ukrainisch wird an der Staatlichen Universität Charkow entwickelt (1991).

1996–2012: MT kommt ins Internet

MT im Web beginnt mit Systran, das die kostenlose Übersetzung kurzer Texte anbot (1996), gefolgt von AltaVista Babelfish, das 500.000 Anfragen pro Tag verzeichnete (1997). Franz-Josef Och (der zukünftige Leiter der Übersetzungsentwicklung bei Google) gewinnt den Speed-MT-Wettbewerb der DARPA (2003). Weitere Innovationen aus dieser Zeit sind MOSES, die Open-Source-Statistik-Maschine für maschinelles Übersetzen (2007), ein Text-/SMS-Übersetzungsdienst für Mobiltelefone in Japan (2008) und ein Mobiltelefon mit integrierter Sprachübersetzungsfunktion für Englisch, Japanisch und Chinesisch (2009). Kürzlich gab Google bekannt, dass Google Translate an einem Tag (2012) so viel Text übersetzt, dass man damit eine Million Bücher füllen könnte.

Puh! Das ist eine Menge, und wir haben nicht 90 % der Geschichte der maschinellen Übersetzung abgedeckt! All das negative Gerede über MT scheint zu vergessen, dass es sich um eine unglaubliche, fortschrittliche Technologie handelt. Die Qualität ist schlechter als bei menschlichen Übersetzungen , aber das bedeutet nicht, dass sie keine guten, praktischen Anwendungen haben – wie die Übersetzung alter Pressemitteilungen von vor 5 Jahren.

2013-heute 

In den letzten Jahren gab es bedeutende Fortschritte in der maschinellen Übersetzungstechnologie und die Forschung von Google zur neuronalen maschinellen Übersetzung lässt eine optimistische Zukunft für die Branche erwarten. Es ist deutlich geworden, dass sich die maschinelle Übersetzung von der schnellen und qualitativ unhaltbaren Lösung für Übersetzungsunternehmen hin zu einer vernünftigen Alternative für die Übersetzung von Inhalten mit geringer Sichtbarkeit entwickelt. In nur wenigen Jahren sind zahlreiche Anbieter maschineller Übersetzungen auf den Markt gekommen, die akzeptable Qualität zu einem Bruchteil der Kosten professioneller Linguisten versprechen. Das Rennen um Wettbewerbsvorteile in puncto Qualität ist in vollem Gange und die MT-Anbieter beginnen, differenzierte Ansätze zu verfolgen, um die Qualität zu „steigern“, die ihre Systeme erzeugen können. Heutzutage lassen sich Anbieter im Allgemeinen in drei Kategorien einteilen:

Hybride Mensch-Maschine-Übersetzungslösungen (z. B. Unbabel), domänenangepasste maschinelle Übersetzung (z. B. Lilt, IBM), neuronale maschinelle Übersetzung (z. B. Google, Microsoft, SDL, Yandex). Wir bei Smartling sind der festen Überzeugung, dass die maschinelle Übersetzung schnell zu einem wichtigen Bestandteil einer effektiven Globalisierungsstrategie wird. Während die kostengünstige und schnellstmögliche Produktion von Inhalten weiterhin zu Lasten der Qualität geht, bietet die maschinelle Übersetzung vielen Übersetzungsunternehmen einen Vorteil bei der Erreichung des ultimativen Übersetzungsergebnisses: einem Gleichgewicht zwischen Kosten, Qualität und Markteinführungszeit.

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