Warum neuronale maschinelle Übersetzung einsetzen und wo können Sie anfangen?

Seit Jahrzehnten arbeiten Wissenschaftler und Ingenieure mit Hochdruck daran, das volle Potenzial der neuronalen maschinellen Übersetzung (NMT) auszuschöpfen. Während NMT-Modelle, wie sie von Microsoft Translator verwendet werden, die Art und Weise, wie wir weltweit kommunizieren, verändert haben, tendiert die Übersetzungsbranche nun zu neuen Entwicklungen wie Small Language Models (SMLs) oder Large Language Models (LLMs), die speziell auf Übersetzungsaufgaben abgestimmt sind. Zum Beispiel positioniert Google jetzt sein neues Gemini-basiertes Übersetzungs-LLM als Lösung für eine Vielzahl von Übersetzungsanwendungsfällen gegenüber seinem weit verbreiteten NMT-Modell Google Translate.   

Trotz dieser Fortschritte spielt NMT auch heute noch bei Übersetzungen eine Rolle. Ob bei der sofortigen Übersetzung von Verkehrsschildern aus einem Bild oder der Interpretation von Geschäfts- und Rechtsdokumenten – NMT hat sich in zahlreichen Branchen als unverzichtbar erwiesen. Unternehmen, die die Leistungsfähigkeit maschineller Übersetzung und künstlicher Intelligenz (KI) nutzen, sparen Zeit, überwinden Sprachbarrieren und erreichen internationale Märkte schneller als ihre Konkurrenten, die traditionelle Übersetzungsmethoden verwenden.

Im Folgenden definieren wir die neuronale maschinelle Übersetzung, wie sie funktioniert und wann Sie sie für Ihre Sprachübersetzungsanforderungen verwenden sollten, um die globale Reichweite zu verbessern.

Was ist neuronale maschinelle Übersetzung?

Die neuronale maschinelle Übersetzung nutzt neuronale Netze, um genaue Übersetzungen in verschiedenen Sprachen zu liefern. Computerprogramme, die NMT verwenden, übersetzen Text automatisch von einer Sprache in eine andere und nutzen dabei Muster, die aus großen Datensätzen gelernt wurden.

Vor nicht allzu langer Zeit wurde NMT von vielen als inkonsistentes Übersetzungstool für die Übersetzung wichtiger oder gut sichtbarer Inhalte angesehen, insbesondere in großem Umfang. Seine Fähigkeit, subtile sprachliche Nuancen zu erfassen, hat sich jedoch in den letzten zehn Jahren drastisch verbessert. Heute ist es eine der beliebtesten Methoden für die Übersetzung von Texten und revolutioniert unseren Ansatz bei der Übersetzung und Lokalisierung von Sprachen.

KI-Übersetzungssoftware wie der neuronale maschinelle Übersetzungshub von Smartling nutzt beispielsweise maschinelles Lernen, um die beste MT-Engine auszuwählen und so genaue Übersetzungsergebnisse in Millisekunden zu gewährleisten. Smartling bietet einen zentralen Arbeitsbereich für die Verarbeitung mehrsprachiger Inhalte über verschiedene Übersetzungsmethoden, Workflows und Dateiformate hinweg. Es ist ein unschätzbares Übersetzungstool für internationale Unternehmen, die in verschiedenen Sprachen kommunizieren müssen, um qualitativ hochwertige Übersetzungen zu erstellen, denen Sie vertrauen können.

Wie funktioniert neuronale maschinelle Übersetzung?

Neuronale maschinelle Übersetzung verwendet künstliche neuronale Netze, um den menschlichen Übersetzungsprozess viel schneller nachzuahmen. Diese Netzwerke bestehen aus Schichten miteinander verbundener Knoten, die den Ausgangstext kodieren, ihn in die Zielsprache dekodieren und einen Aufmerksamkeitsmechanismus einsetzen, um kontextuell korrekte Übersetzungen zu gewährleisten. NMT-Modelle lernen aus riesigen Trainingsdatensätzen in jeder Sprache.

Was ist ein neuronales Netzwerk?

Ein neuronales Netzwerk ist ein Computersystem, das nachahmen soll, wie das menschliche Gehirn Informationen verarbeitet und lernt. Es besteht aus miteinander verbundenen Knoten oder "Neuronen", die lernen, indem sie Informationen zwischen Knoten austauschen und Verbindungen basierend auf Trainingsdaten anpassen, um Vorhersagefehler zu minimieren. Dieser Prozess lehrt das Netzwerk, wie es Daten interpretieren und darauf reagieren kann, um seine Leistung für eine zugewiesene Aufgabe, wie z. B. das Übersetzen von Text, zu optimieren.

Was ist Deep-Learning-Übersetzung?

Die Deep-Learning-Übersetzung ist ein fortschrittlicher Zweig der KI, der speziell tiefe neuronale Netze nutzt. Im Gegensatz zu herkömmlichen oder "oberflächlichen" NMT-Modellen, die nur eine oder wenige Schichten verwenden, verwendet Deep Learning viele Schichten, um Sprachdaten zu analysieren und daraus zu lernen. Diese Tiefe ermöglicht ein besseres Verständnis von Nuancen, was die Genauigkeit und Natürlichkeit der Übersetzung erheblich verbessert .

Verschiedene Arten von NMT-Modellen

Es gibt zwei Haupttypen von neuronalen maschinellen Übersetzungsmodellen, die jeweils einen einzigartigen Ansatz für die Übersetzung von Sprachen bieten:

Transformator-Modelle

Transformer-Modelle verarbeiten alle Wörter in einem Satz gleichzeitig. Sie verwenden ein System namens „Self-Attention“, das jedes Wort im Hinblick auf jedes andere Wort im Satz gewichtet. Dadurch können diese Modelle die Beziehungen zwischen Wörtern leicht erkennen, auch wenn diese weit voneinander entfernt sind. Nachdem sie die Wörter verarbeitet haben, leiten sie die Informationen durch Feedforward-Ebenen weiter, um ihr Verständnis zu verfeinern. Die Fähigkeit, Wörter parallel zu verarbeiten, macht Transformer viel schneller und leistungsfähiger als ältere Modelle.

Transformers können sogar in "Zero-Shot"-Szenarien übersetzen, was bedeutet, dass sie zwischen Sprachpaaren übersetzen können, mit denen sie nicht trainiert wurden, indem sie auf Trainingsdaten für jede einzelne Sprache zurückgreifen. Dies macht sie flexibel und gut in der Lage, Übersetzungen über zahlreiche Sprachkombinationen hinweg vorherzusagen.

RNN-Modelle

Rekurrente neuronale Netze (RNN) verarbeiten Wörter sequenziell, d. h. sie betrachten jeweils ein Wort und geben Informationen aus vorherigen Wörtern weiter. Das hilft ihnen, Muster im Laufe der Zeit zu verstehen, bedeutet aber auch, dass sie mit langen Sätzen zu kämpfen haben, weil sie frühere Wörter "vergessen" können. Da RNNs Informationen Schritt für Schritt verarbeiten, sind sie auch viel langsamer als Transformatoren und können keine großen Datensätze verarbeiten. RNN-Modelle werden nur noch selten verwendet, da sie durch Transformatoren ersetzt wurden, die weitaus genauer und effizienter sind. 

Wann Sie neuronale maschinelle Übersetzung verwenden sollten

Die neuronale maschinelle Übersetzung hat sich im Laufe der Jahre weiterentwickelt und eignet sich für unzählige Anwendungsfälle. Hier sind einige der häufigsten Anwendungen in Geschäftsumgebungen:

Optimierte Kommunikation am Arbeitsplatz

NMT vereinfacht die Kommunikation zwischen Mitarbeitern und Abteilungen in globalen Unternehmen durch die Übersetzung von E-Mails, Nachrichten und internen Dokumenten. Alle bleiben auf dem gleichen Stand, egal woher sie kommen oder welche Sprache sie sprechen. Es ist eine großartige Möglichkeit, ein stärkeres, besser vernetztes Team aufzubauen.

Kundensupport in Echtzeit

Globale Unternehmen müssen Kundenanfragen aus allen Märkten bearbeiten, in denen sie tätig sind. NMT ermöglicht die Echtzeitübersetzung von Kundenanfragen und Supportantworten, sodass Unternehmen ihren Kunden sofort in ihrer bevorzugten Sprache helfen können. Für internationale Aktivitäten ist kein mehrsprachiges Supportteam mehr erforderlich.

Große Übersetzungsprojekte

NMT kann ganze Websites, Benutzerhandbücher und andere Dokumente billiger und schneller übersetzen als menschliche Übersetzer. KI-Übersetzungstools wie der Neural Machine Translation Hub von Smartling rationalisieren den Prozess und liefern in kürzester Zeit qualitativ hochwertige Übersetzungen. Der NMT-Hub von Smartling ist ideal für die Lokalisierung von Websites oder die Aktualisierung mehrsprachiger Content-Repositories.

Übersetzungen von Fachinhalten

Übersetzungen müssen in sensiblen Branchen wie dem Gesundheitswesen oder dem Finanzwesen strenge Vorschriften einhalten und den Fachjargon wahren. NMT-Systeme können mit domänenspezifischen Daten trainiert werden, so dass komplexe oder sensible Inhalte problemlos übersetzt werden können, während die ursprüngliche Bedeutung beibehalten wird.

Vorteile der neuronalen maschinellen Übersetzung

Die Integration der neuronalen maschinellen Übersetzung in Ihre Übersetzungsstrategie bietet zahlreiche Vorteile.

• Schnellere Veröffentlichung: NMT-Engines können große Textmengen fast sofort übersetzen und ermöglichen so eine schnellere Verteilung von Informationen in mehreren Sprachen. 
• Kosteneinsparung: Maschinelle Übersetzungsdienste sind in der Regel günstiger als menschliche Übersetzungen.
• Verbesserte Skalierbarkeit: NMT ist in der Lage, große Textmengen zu übersetzen, ohne dass die Kosten steigen. Diese Skalierbarkeit hilft Unternehmen jeder Größe, ihre globale Reichweite zu erweitern.
• Sprachliche Konsistenz: NMT verwendet dank des Translation Memorys konsistente Begriffe für alle übersetzten Materialien. Diese Einheitlichkeit stärkt die Stimme einer Marke und bewahrt gleichzeitig die Klarheit.
• Anpassbarkeit: Das Training benutzerdefinierter NMT-Engines mit unternehmensspezifischer Terminologie führt zu qualitativ hochwertigeren Übersetzungen. Darüber hinaus lernen und verbessern sich NMT-Systeme im Laufe der Zeit, wodurch die Übersetzungsgenauigkeit kontinuierlich verbessert wird.
• Sachliche Richtigkeit: NMT liefert hochpräzise Ergebnisse mit Konsistenz. Während fein abgestimmte LLMs immer beliebter werden, bieten sie die Möglichkeit von Halluzinationen, die die Genauigkeit ohne angemessene Abschwächung verringern können.
• Nützlichkeit: NMT-Modelle sind leicht zu verstehen, richten Übersetzungen für eine Vielzahl von Anwendungsfällen ein und führen sie aus.

Best Practices für die Integration von NMT in Ihre Arbeitsabläufe

Die Integration von neuronaler maschineller Übersetzung kann die Übersetzungseffizienz erheblich verbessern und die Kosten senken. Mit diesen Best Practices können Sie Ihren NMT-Prozess optimieren:

• Wählen Sie eine geeignete Engine für maschinelle Übersetzung aus: Nicht jeder NMT-Motor ist für jedes Szenario ideal. Bewerten Sie Optionen basierend auf Preisen, unterstützten Sprachpaaren, Anpassungsfunktionen und einfacher Integration in Ihre bestehenden Systeme. Eine durchdachte Wahl wird sich an Ihren individuellen Bedürfnissen und Ihrem Budget orientieren.
• Nutzen Sie domänenoptimierte Engines: Wenn Ihre Branche auf technische oder wissenschaftliche Terminologie angewiesen ist, sollten Sie die Verwendung einer Engine in Betracht ziehen, die für Ihren Bereich trainiert wurde. Wenn kein vortrainiertes Modul verfügbar ist, können Sie versuchen, ein benutzerdefiniertes Modul zu trainieren. Sie können es im Laufe der Zeit aktualisieren, wenn sich Ihre Anforderungen ändern.
• Bereiten Sie Ihre Inhalte mit Pre-Editing vor: Strukturierte, eindeutige Texte liefern die besten Übersetzungsergebnisse. Pre-Editing kann Fehler reduzieren und die Genauigkeit der Übersetzung verbessern.
• Überwachen und bewerten Sie die Übersetzungsqualität: Richten Sie eine Feedback-Schleife ein, um Ihre NMT-Ergebnisse regelmäßig zu bewerten. Bewerten Sie Ihre Inhalte automatisch, um die Gesamtqualität Ihrer Übersetzungen zu bewerten. Wählen Sie dann eine Stichprobe dieser Ergebnisse zur menschlichen Überprüfung aus, um die automatisierten Bewertungen mit linguistischen Standards zu vergleichen. Diese Methode hilft Ihnen abzuschätzen, wie viel Nachbearbeitung eines übersetzten Textes benötigt, wenn überhaupt.

Ein zentraler Hub für intelligentere maschinelle Übersetzung

Sie können sich nicht auf eine Einheitslösung verlassen, um Ihre Lokalisierungsbemühungen zu skalieren. Maschinelle Übersetzungsmaschinen zeichnen sich in spezialisierten Bereichen aus. Einige sind ideal für Nischenbranchen oder -domänen, während andere mit bestimmten Sprachpaaren oder Inhaltstypen besser abschneiden. Wenn Sie sich auf eine einzige Engine beschränken, verpassen Sie das volle Potenzial der KI-gestützten Übersetzung.

Mit der MT Auto Select von Smartling müssen Sie sich nicht mit einer Lösung zufrieden geben. Auto Select ist in unseren Neural Machine Translation Hub integriert und bietet Ihnen Zugriff auf Top-Engines wie DeepL, Microsoft Translator und Google Translate, die alle zusammenarbeiten, um schnelle, genaue und skalierbare Ergebnisse zu liefern. Durch die automatische Auswahl der besten maschinellen Übersetzungsmaschine für Ihr Content- und Locale-Paar liefert Auto Select 350 % qualitativ hochwertigere Übersetzungen, um Ihre mehrsprachige SEO und Markenkommunikation zu verbessern.

Die heutige Übersetzungstechnologie geht weit über NMT hinaus. Die nächste Generation von Übersetzungslösungen, wie etwa AI Translation von Smartling, nutzt sowohl NMT als auch LLMs, um noch effizientere und flüssigere Ergebnisse zu erzielen.

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