Künstliche Intelligenz (KI) ist auf dem Vormarsch und soll in vielen Bereichen mehr und mehr die menschliche Arbeitskraft ersetzen. Maschinelle Übersetzungssysteme vereinfachen schon jetzt die Kommunikation. Doch in welchem Umfang ihr Einsatz wirtschaftlich sinnvoll ist, sorgt für Unsicherheiten.
Maschinelle Übersetzung ist eine Form der künstlichen Intelligenz, die die Internationalisierung der Unternehmenskommunikation vereinfachen und beschleunigen soll. Hierbei geht die Technologie noch einen Schritt weiter als bei maschinengestützten Übersetzungen mit sogenannten CAT-Tools (CAT = computer-aided translation). Neben den Besonderheiten der Übersetzungssysteme, den Leistungsumfängen einzelner Anbieter und den Kombinierungsmöglichkeiten mit CAT-Tools gibt es Faktoren, die man kennen sollte.
Maschinelle Übersetzungssysteme
Es gibt drei Arten maschineller Übersetzungssysteme – regelbasierte, statistische und neuronale Systeme.
- Ein regelbasiertes System nutzt Grammatikregeln und Wörterbücher (allgemeinbildende Wörterbücher, Fachwörterbücher, Wortlisten) der Ausgangs- und Zielsprache und übersetzt systematisch. Ein Fachgebiet kann mittels neuer Korpora (Wörterbücher) angepasst werden.
- Ein statistisches System lernt die Sprache ausgehend von den am häufigsten zusammen
vorkommenden Fragmenten, entnommen aus bestehenden Übersetzungen, und übersetzt
im Gegensatz zum regelbasierten System nicht nur anhand vorgegebener Regeln. Dafür
werden statistische Modelle verwendet, die auf große Mengen bestehender Daten der
Ausgangs- und Zielsprache zurückgreifen, die eingepflegt werden. Hierbei werden auch syntaktische Muster erkannt und berücksichtigt. - Neuronale Systeme verwenden künstliche neuronale Netzwerke, um statistische Modelle zu lernen. Die Quelle der Sprachen ist das Internet, sodass die einbezogenen Texte den natürlichen Äußerungen der Menschen folgen.
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Autor: Tina Berns, Marketingleiterin der WIENERS+WIENERS GmbH und Fördermitglied des bvik
