Was ist Machine Translation?
Machine Translation (MT), auch maschinelle Übersetzung genannt, bezeichnet die automatische Übersetzung von Texten aus einer Ausgangssprache in eine Zielsprache durch spezielle Softwareprogramme oder Maschinen. Mit Hilfe komplexer Algorithmen und maschineller Lernverfahren analysieren MT-Systeme den Ausgangstext und erzeugen eine möglichst genaue Übersetzung in der Zielsprache. Dabei werden sowohl die syntaktische Struktur als auch die semantische Bedeutung des Textes berücksichtigt. Gegenüber der menschlichen Übersetzung bietet MT den Vorteil der schnellen und kostengünstigen Verarbeitung großer Textmengen. Maschinelle Übersetzung ist ein Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz (KI) und ermöglicht es, große Textmengen effizient und in kurzer Zeit zu übersetzen. Dabei kommen verschiedene Ansätze und Technologien zum Einsatz, die im Laufe der Jahre kontinuierlich weiterentwickelt wurden.
Wie funktioniert es?
Maschinelle Übersetzung befasst sich mit der automatisierten Übersetzung von Texten aus einer Ausgangssprache in eine Zielsprache.MT-Engines wie Google Übersetzer, DeepL und Amazon Translate verwenden komplexe Algorithmen und Translation Memories, um Übersetzungsspeicher effizient zu nutzen.Diese Translation Memories speichern bereits übersetzte Sätze und helfen, die Qualität und Konsistenz von Übersetzungen zu verbessern. Der Einsatz maschineller Übersetzung bietet viele Vorteile, darunter Zeit- und Kosteneinsparungen, insbesondere bei großen Textmengen.
Bei der maschinellen Übersetzung wird der Ausgangstext analysiert und in die Zielsprache übertragen. Dabei werden sowohl die Ausgangs- als auch die Zielsprache berücksichtigt, um präzise Ergebnisse zu erzielen. Häufig ist eine Nachbearbeitung, das so genannte Post-Editing, erforderlich, um die Qualität der Übersetzung weiter zu optimieren. Auch bei der Lokalisierung von Inhalten wird auf Übersetzungsspeicher zurückgegriffen, um sicherzustellen, dass kulturelle Nuancen und Fachtermini korrekt erfasst werden. Maschinelle Übersetzungssysteme basieren auf verschiedenen Methoden und Algorithmen, die die sprachliche Struktur des Ausgangstextes analysieren und in die Zielsprache übertragen. Es gibt verschiedene Arten von MT-Systemen:
1. Regelbasierte maschinelle Übersetzung (Rule-Based Machine Translation)
Die regelbasierte maschinelle Übersetzung (RBMT) verwendet eine vordefinierte Sammlung von Sprachregeln und Terminologiedatenbanken, um Texte zu übersetzen. Diese Systeme verwenden festgelegte Grammatik- und Übersetzungsregeln, um Satzstrukturen zu erkennen und die Übersetzung entsprechend auszuführen. RBMT-Systeme stoßen jedoch bei komplexeren oder weniger gut strukturierten Texten an ihre Grenzen.
2. Statistische maschinelle Übersetzung (Statistical Machine Translation, SMT)
Die statistische maschinelle Übersetzung (MÜ) basiert auf statistischen Modellen, die aus großen zweisprachigen Textmengen, so genannten Parallelkorpora, lernen. Wahrscheinlichkeitsmodelle werden verwendet, um die Übersetzung des Textes zu berechnen. SMT-Systeme liefern oft bessere Ergebnisse bei häufig verwendeten Sprachpaaren und Texten mit sich wiederholenden Mustern, stoßen aber bei komplexen sprachlichen Strukturen an ihre Grenzen.
3. Neuronale maschinelle Übersetzung (Neural Machine Translation, NMT)
Die neueste und derzeit leistungsfähigste Methode ist die Neuronale Maschinelle Übersetzung (NMT), bei der künstliche neuronale Netze eingesetzt werden. Diese Netze lernen anhand großer Datenmengen, wie Texte von einer Sprache in eine andere übersetzt werden können. Im Gegensatz zu früheren Ansätzen arbeitet NMT mit ganzen Sätzen statt mit einzelnen Wörtern oder Phrasen, was zu flüssigeren und kontextsensitiveren Übersetzungen führt. Bekannte Dienste wie DeepL und Google Translate setzen auf NMT, um eine hohe Übersetzungsqualität zu erreichen.
Wer braucht Machine Translation?
Maschinelle Übersetzung wird in vielen Bereichen und Branchen eingesetzt, da sie erhebliche Zeit- und Kostenvorteile bietet. Folgende Gruppen profitieren besonders von MT:
- Unternehmen: Unternehmen, die Produktbeschreibungen, technische Dokumentationen oder Marketingmaterialien in mehreren Sprachen anbieten, nutzen maschinelle Übersetzungssysteme, um große Textmengen effizient zu übersetzen. Dies gilt insbesondere für E-Commerce-Plattformen, die Inhalte in vielen verschiedenen Sprachen bereitstellen müssen.
- Übersetzungsdienstleister: Professionelle Übersetzer und Agenturen setzen MT in Kombination mit Post-Editing ein, um den Übersetzungsprozess zu beschleunigen. Beim Post-Editing wird der maschinell übersetzte Text von menschlichen Übersetzern überprüft und angepasst, um die Qualität der Übersetzung zu gewährleisten.
- Technische Dokumentation: In Bereichen wie der IT oder dem Maschinenbau, wo große Mengen an Text, wie Bedienungsanleitungen oder technische Handbücher, übersetzt werden müssen, wird Machine Translation oft zur Vorübersetzung eingesetzt, bevor ein Mensch die Feinanpassung vornimmt.
- Private Nutzer: Viele Menschen verwenden kostenlose Online-Dienste wie Google Translate oder DeepL, um schnell und unkompliziert Texte aus einer Sprache in eine andere zu übersetzen. Solche Anwendungen sind nützlich für einfache Übersetzungen von E-Mails, Webseiten oder Kurztexten.
Vor- und Nachteile einer maschinellen Übersetzung
Vorteile:
- Zeitersparnis: MT ermöglicht es, große Textmengen in Sekundenbruchteilen zu übersetzen, was in vielen Projekten eine enorme Zeitersparnis bedeutet.
- Kostenersparnis: Besonders bei großen Übersetzungsprojekten sind die Kosten für maschinelle Übersetzung deutlich niedriger als für menschliche Übersetzungen.
- Mehrsprachigkeit: MT-Systeme unterstützen oft viele Sprachen, was die Übersetzung in seltene Sprachkombinationen erleichtert.
Nachteile:
- Qualität: Obwohl moderne Systeme wie NMT erstaunliche Fortschritte gemacht haben, sind die Übersetzungsqualität und die Grammatik oft nicht auf dem Niveau eines professionellen Humanübersetzers. Besonders bei kreativen oder komplexen Texten treten Probleme auf.
- Kontextbezogene Fehler: Maschinen können oft den Kontext oder die Terminologie nicht korrekt erfassen, was zu ungenauen oder missverständlichen Übersetzungen führen kann.
Machine Translation und Post-Editing
Eine gängige Praxis im Übersetzungsprozess ist der Einsatz von Machine Translation in Verbindung mit Post-Editing. Dabei wird der maschinell übersetzte Text von einem menschlichen Übersetzer überprüft und korrigiert. Es gibt zwei Stufen des Post-Editing:
- Light Post-Editing: Hier werden nur offensichtliche Fehler korrigiert, um den Text verständlich zu machen.
- Full Post-Editing: Hier wird der Text umfassend überarbeitet, um eine Qualität zu erreichen, die einer vollständig menschlichen Übersetzung nahekommt.