Maschinelle Nachbearbeitung

Warum werden Post-Editoren benötigt?

NMT-Übersetzungen klingen oft weniger natürlich, da sie manchmal Schwierigkeiten haben, einen kontextuell angemessenen Text zu verstehen und zu generieren. Dies ist eine wesentliche Schwäche fortschrittlicher NMT-Modelle wie Google, Yandex und DeepL.

Infolgedessen kann ihre Ausgabe falsche oder erfundene Informationen enthalten, die ein menschlicher Übersetzer normalerweise nicht produzieren würde. Diese Einschränkung kann besonders problematisch in kritischen Anwendungen sein, bei denen der Tonfall von entscheidender Bedeutung ist.

Können wir ein NMT-Modell trainieren?

Ja, wir können ein NMT-Modell trainieren, um kontextsensitiv und genau zu übersetzen. Dies erfordert jedoch die Zuführung von bilingualen Daten im abgestimmten Format, wie z. B. parallele Korpora, Übersetzungsspeicher (TMX)-Dateien, zweisprachige Dateiformate (SDLXLIFF) oder durch Komma/Tabulator getrennte Werte-Dateien (CSV- oder TSV-Dateien).

Bei großen Projekten ist es unerlässlich, mit einer menschlichen Übersetzung zu beginnen, um hochwertige Trainingsdaten für das NMT-Modell zu erstellen.

Brauchen Sie uns wirklich?

Ja, es gibt bereits trainierte NMT-Modelle, und ihre Leistung variiert je nach Domäne und Sprachpaaren. Wir haben die Expertise, um die beste NMT-Engine für Ihre Projekte zu identifizieren.