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Praktischer Einsatz maschineller Übersetzung
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Praktischer Einsatz maschineller Übersetzung

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Sehen Sie die Präsentation von Ulrike Mibs zum praktischen Einsatz maschineller Übersetzung vom Informationstag "Best Practices erfahren, Best Food genießen" am 26.11.2013 in München an.

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  • 1. Wahnsinnig Innovativ oder innovativer Wahnsinn? Praktischer Einsatz Maschineller Übersetzung Ulrike Mibs, SDL Language Solutions E-Mail: umibs@sdl.com Vertraulich zu behandelndes und urheberrechtlich geschütztes Eigentum von SDL
  • 2. Warum maschinelle Übersetzung (MÜ)? • Exponentielle Zunahme digitaler Inhalte • Ressourcenknappheit und Kostendruck • Markteinführungszeiten • Optimale Nutzung vorhandener Budgets • Kundendienst, Kundenzufriedenheit, Kundenanforderungen • Permanenter Wandel
  • 3. Die SDL BeGlobal-Plattform Mehrere Zugriffspunkte auf die MÜ-Engines WorldServer SDL Trados Studio Passolo LivePerson Oracle RightNow Kundenspezifische Integrationen Echtzeit-APIKonfiguration via TouchPoints Web-UI mit Benutzersteuerung MÜ-Engines Trainierte Sprachpaare Allgemeine Sprachpaare (Baselines)
  • 4. Infrastruktur der Plattform Skalierbar Echtzeit-Zugriff Tausender Nutzer Vertraulich Alle Systemanfragen sind nutzerspezifisch und werden vertraulich behandelt Sicher Zugang nur für Nutzer mit entsprechenden Berechtigungen Hierarchie Nur Nutzer mit entsprechenden Berechtigungen können bestimmte Abläufe durchführen Standortunabhängige Aktivierung Webbasiert, kann sofort, in der „Cloud”, freigeschalten werden Integriert Ihr IT-Team kann die Plattform in andere Anwendungen einbinden
  • 5. Verfügbare Sprachpaare Westeuropa Osteuropa Naher Osten & Asien Afrika Deutsch <> Englisch, Albanisch <> Englisch Arabisch <> Englisch, Bengali <> Englisch Französisch, Spanisch Bulgarisch <> Englisch Spanisch, Französisch Chinesisch (traditionell) <> Dänisch <> Englisch Estnisch <> Englisch Dari <> Englisch Englisch Litauisch <> Englisch Hausa <> Englisch Chinesisch (vereinfacht) <> Polnisch <> Hebräisch <> Englisch Englisch Pashtu <> Englisch Hindi <> Englisch Finnisch <> Englisch Französisch <> Englisch, Arabisch, Spanisch, Deutsch Griechisch <> Englisch Englisch Persisch <> Englisch Indonesisch <> Englisch Italienisch <> Englisch, Rumänisch <> Englisch Somali <> Englisch Japanisch <> Englisch Spanisch Russisch <> Englisch Koreanisch <> Englisch Niederländisch <> Englisch Serbisch <> Englisch Thai <> Englisch Norwegisch <> Englisch Slowakisch <> Englisch Urdu <> Englisch Portugiesisch <> Englisch Tschechisch <> Englisch Schwedisch <> Englisch Spanisch <> Englisch, Arabisch, Französisch, Deutsch, Italienisch 5 Türkisch <> Englisch Ukrainisch <> Englisch (NEU) Ungarisch <> Englisch SDL arbeitet kontinuierlich an der Erweiterung der der Baseline-Engines.
  • 6. Integrationen Anwendungsbeispiele
  • 7. Integrationen: SDL Trados Studio SDL BeGlobal Enterprise auswählen Einstellungen für Vorübersetzung festlegen 7
  • 8. Integrationen: SDL BeGlobal Web Translator (für das Intranet) 8 Eine einfache Webanwendung zum Übersetzen von Texten und Dokumenten; anpassbar an die jeweilige Corporate Identity
  • 9. Integrationen: SDL BeGlobal Desktop Ein Desktop-Tool (Widget), das Texte und Dokumente übersetzen kann. 9
  • 10. Integrationen: Microsoft Word Mit dem Word-PlugIn kann der Benutzer das angezeigte Dokument übersetzen
  • 11. Integrationen: LivePerson-Chat Der Gesprächspartner chattet auf Englisch und alle eingehenden spanischen Nachrichten werden automatisch übersetzt 11 Der Benutzer chattet auf Spanisch und erhält die Nachrichten des Gesprächspartners ebenfalls auf Spanisch
  • 12. SDL BeGlobal Trainer Maßschneiderung und Fokussierung für bessere MÜ-Ergebnisse
  • 13. Was ist der SDL BeGlobal Trainer? • Eine „Software-as-a-Service“-Komponente (SaaS) von SDL BeGlobal, die die individuelle Anpassung (das „Trainieren“) der MÜ-Engines ermöglicht, und zwar anhand von bilingualen Inhalten im TMX-Format. • Die Baseline-Engines können von den Nutzern mit kunden- oder sektorspezifischen Inhalten trainiert und ihre Qualität so deutlich verbessert werden. • Das Software-Paket basiert auf bewährter Technologie, die seit Jahren bei Language Weaver/SDL im Einsatz ist = 15+ Jahre Branchenerfahrung. • „Self-Service/DIY“-Modell: LSPs und Unternehmen können mit SDL BeGlobal Trainer selbstständig die Baseline-Engines trainieren 13
  • 14. Der „Trainings“-Workflow Bilinguale Inhalte identifizieren Neues Training anlegen Aktivieren der Engine Cleaning bilingualer Inhalte TMX hochladen Übersetzen BeGlobal Online, API, SDL Trados Studio, … OFFLINE Training der MÜEngine Bewertung der Engine BeGlobal Trainer BEGLOBAL SaaS
  • 15. Kundenbeispiel Klingelnberg AG
  • 16. Praktische Anwendung  Zuerst wollten wir sicher sein, dass die Technologie funktioniert  Sprachpaar Deutsch-Englisch  Unterschiedliche Versuche  Ohne Translation Memory und ohne Terminologie  Angelernte Maschine mittels Translation Memory  Brand-Management (Klingelnberg darf NIE übersetzt werden)  Plus Terminologie / einheitliche Begriffsverwendung
  • 17. Erkenntnisse Probleme mit Passiv-Konstruktionen • Die automatisierte Übersetzung von SDL (AT = Automated Translation) hat anscheinend Probleme, Passivkonstruktionen zu verarbeiten. • Hierbei hilft es aktive Formulierungen zu bilden und zu nutzen.
  • 18. Datum Name der Präsentation  Foli e 18
  • 19. Datum Name der Präsentation  Foli e 19
  • 20. Erkenntnisse • Hier weiss ich leider nicht warum, ich denke aber dass es daran liegt, dass das Verb zum einen zerpflückt ist und sich das eigentliche Bezugswort anschliesst. Die Satzstellung ist nicht so wie es das System kennt „der Wechselteller löst sich“ SONDERN „, dann löst sich der Wechselteller“
  • 21. Datum Name der Präsentation  Foli e 21
  • 22. Erkenntnisse • Hier liegt es vielleicht an Tags oder Ähnlichem, die sich im Translation Memory befinden, so dass anstatt der Übersetzung einiger Wörter nur eine Lücke angezeigt wird. Auch hier habe ich den Text umgeschrieben. Hier kam dann zwar die Automated Translation zum Einsatz, aber durch eine aktive Formulierung und Zerstückelung des Satzes kam es dann schon wieder gut raus.
  • 23. Datum Name der Präsentation  Foli e 23
  • 24. Datum Name der Präsentation  Foli e 24
  • 25. Erkenntnisse Wortbedeutungen werden nur im wortwörtlichen Sinne verstanden • Auch hier schafft eine Umformulierung Abhilfe. Es muss in diesem Fall ein Synonym gefunden werden, dass nur auf eine Art verstanden werden kann. (z. B. starten besser als hochfahren [move up])
  • 26. Datum Name der Präsentation  Foli e 26
  • 27. Datum Name der Präsentation  Foli e 27
  • 28. Auswirkung auf den Übersetzungsprozess  Die Übersetzungskosten werden sinken, wenn diese Technologie konsequent eingesetzt wird  Ziel ist die Ausweitung unternehmensintern, damit jeder eine Hilfestellung in einer anderen Sprache bekommt ( Start wird englisch nach deutsch sein)
  • 29. Workflow ohne Maschinelle Übersetzung
  • 30. Workflow mit Maschineller Übersetzung
  • 31. Aussichten Bei Klingelnberg sind wir erst am Anfang  Diese neue Technologie wird erst mit eine paar ausgewählten Übersetzern eingesetzt  Wir wollen noch mehr Erfahrungen sammeln  Unsere Datenqualität muss verbessert werden  Schreibregeln werden angepasst  Rollout auf alle Übersetzer  Zusätzliche Sprachpaare
  • 32. Fazit Maschinelle Übersetzung kann funktionieren, aber...  Standardisiert Texte sind dafür besser geeignet.  Der Quelltext sollte bereinigt sein.  Es müssen eine Terminologie und grosse Translation Memorys bereitstehen (beide natürlich bereinigt und konstant optimiert).  Ein genug hohes Übersetzungsvolumen muss vorhanden sein. Wer die Finger davon lassen sollte:  Firmen mit zu kleinen Übersetzungsvolumen  Wer keine dedizierten Ressourcen hat, um die Qualität sicherzustellen
  • 33. Haben Sie Fragen? Ulrike Mibs, SDL Language Solutions E-Mail: umibs@sdl.com

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