In 5 Schritten zur BESTEN maschinellen Übersetzung

Dieser Artikel wurde am 8. September 2022 veröffentlicht und am 27. Februar 2024 aktualisiert, um neue Entwicklungen auf dem Gebiet der maschinellen Übersetzung zu berücksichtigen.

2016 präsentierte Google eine Technologie, die maschinelle Übersetzung auf ein neues Level hievte. Die Geheimzutat: neuronale Netze. Passé waren die Zeiten kruder Fehlübersetzungen und holpriger Formulierungen; Unternehmen träumten von noch schnelleren und kostengünstigeren Übersetzungen.

Heute ist diese Utopie wieder ein Stückchen näher gerückt. Dennoch sind KI-Übersetzer wie DeepL oder Google Translate noch längst nicht fehlerfrei. Gerade für professionelle Zwecke benötigen Unternehmen hochwertige und besonders präzise Übersetzungen, die ihre Marke würdig vertreten. Eine minderwertige Übersetzung birgt hingegen Risiken im Hinblick auf besonders sichtbare Inhalte wie Websites, Produkthandbücher oder Software-UI.

Doch wie genau wird maschinelle Übersetzung zu einer sicheren Bank? Und wie lässt sich die Produktivität von Übersetzungs- und Lokalisierungsprozessen steigern? Die gute Nachricht lautet: Es gibt einen Ausweg aus diesem Dilemma. Die wichtigsten Taktiken für den effektiven Einsatz maschineller Übersetzung haben wir im Folgenden für Sie zusammengefasst.

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1. Finden Sie den richtigen Anbieter

Maschinelle Übersetzungsdienste für Unternehmen werden heutzutage meist als Cloud-Abo angeboten. Die kostenpflichtigen Serviceoptionen gewährleisten den Schutz von Unternehmensdaten und stellen eine REST API zur Anbindung an interne Software bereit. Die populärsten Übersetzungsprogramme sind:

1. Google Translate
2. DeepL
3. Microsoft Übersetzer
4. Systran Translate
5. Amazon Translate

Darüber hinaus gibt es regionale Anbieter wie Yandex für das Russische oder Baidu für Chinesisch.

Prinzipiell gilt: Mit den oben genannten Marktführern machen Sie nichts falsch – die Qualität ist durchgehend solide, auch die Preismodelle unterscheiden sich nur marginal. Beachten Sie aber, dass die Qualität nach Sprachkombination stark variieren kann – schließlich werden die Systeme in der Regel mit bilingualen Daten trainiert.

Google liefert als Platzhirsch in den Bereichen Deep Learning und künstliche Intelligenz sprachenübergreifend die besten Ergebnisse, während DeepL etwa durch den Rückgriff auf die Übersetzungsdatenbank von Linguee und eine spezifische Transformer-Architektur besonders flüssige Texte produziert.

2. Testen Sie den Output 

Selbst wenn eine Übersetzung nach kurzem Überfliegen flüssig zu lesen ist, sollten Sie im Detail prüfen, ob sie tatsächlich den Ansprüchen Ihres Unternehmens standhält.

Testen Sie den Output selbst – und damit ist nicht gemeint, probeweise ein paar Sätze in Google oder DeepL einzugeben. Beachten Sie die folgenden 3 Schritte, um eine Übersetzung auf Herz und Nieren zu prüfen.

3 simple Schritte zur Messung der Übersetzungsqualität:

1. Nehmen Sie einen aussagekräftigen Mustertext (ca. 1.000–2.000 Wörter), der repräsentativ für die von Ihnen gewünschte Textsorte und das benötigte Fachgebiet ist.
2. Lassen Sie den Text von der Maschine übersetzen.
3. Lassen Sie Experten wie technische Redakteure oder Fachübersetzer die Qualität eingehend beurteilen und Feedback zu festgelegten Fehlerkategorien geben.

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3. Verarbeiten Sie Übersetzungsdateien korrekt

Oft liegen zu übersetzende Inhalte nicht als reiner Text vor, der sich per Copy & Paste in ein maschinelles Übersetzungstool übertragen lässt.

Bei Dokumenttypen wie XML oder PowerPoint hat die Formatierung einen erheblichen Einfluss auf die Qualität des Outputs. Daraus ergeben sich einige Probleme:

• Die Übersetzung bricht aufgrund fehlerhafter Zeilenumbrüche mitten im Satz ab
• Vor Satzzeichen (. , ? !) werden zusätzliche Leerzeichen eingefügt
• Die Dokumentformatierung wird beschädigt
• Markup Language im Quellcode des Dokuments wird beschädigt
• Geschützte Markennamen werden falsch übersetzt

Um das zu vermeiden, sind ausgereifte Prozesse in der Vor- und Nachbereitung von Übersetzungsdateien nötig, die fundiertes Wissen über Dateiformate und ihr Verhalten erfordern.

4. Post-Editing in CAT-Tools 

Auch heute sind automatisch übersetzte Texte bisweilen noch unbeholfen und fehleranfällig. Das provoziert Missverständnisse in der Kommunikation; im schlimmsten Fall werden Kundinnen oder Mitarbeiter durch schlecht übersetzte Dokumente in die Irre geführt.

Deshalb sollte maschinelle Übersetzung stets von einem erfahrenen Prüfer korrigiert werden. Diese Person sollte nicht nur mit dem Fachgebiet und der Ausgangssprache vertraut, sondern auch darin geschult sein, typische Fehler solcher Übersetzungsdienste zu erkennen.

Dieses „Post-Editing“ erfolgt in Übersetzungsprogrammen (CAT-Tools), die über maschinelle Übersetzungsplugins verfügen. Toolfunktionen wie Translation Memorys und Termbases legen dabei den Grundstein für noch genauere Übersetzungen, die Ihre Unternehmenssprache exakt abbilden.

5. Trainieren Sie Ihr Übersetzungssystem

MT-Gratisdienste übersetzen Kochrezepte und Gedichte mit demselben Sprachinventar wie Ihre Fachtexte. Dementsprechend unscharf wird unter Umständen Ihre Firmensprache wiedergegeben. Für maximale Effizienz sollte ein MT-System deshalb für den konkreten Einsatzzweck trainiert werden.

Ein Ansatz, den Sie dabei im Auge behalten sollten, ist Adaptive Machine Translation. Dabei handelt es sich um eine MT-Engine, die Korrekturen an Übersetzungen in Echtzeit berücksichtigt und kontinuierlich dazulernt. Das Ergebnis: eine wesentlich höhere Effizienz und Genauigkeit im Übersetzungsworkflow.

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Mit Online-Übersetzungsdiensten lassen sich fremdsprachige Texte per Mausklick verstehen. Unternehmen haben jedoch höhere Anforderungen an übersetzte Inhalte: Sie müssen ihr Markenimage wahren und dürfen Kunden und Benutzer nicht vergraulen.

Milengo hilft Ihnen beim Aufbau eines maschinellen Übersetzungsworkflows und entwickelt für Sie eine maßgeschneiderte Lösung. Je nach Inhalt und Budget bieten wir flexible Optionen mit verschiedenen Post-Editing-Stufen, um die von Ihnen gewünschte Qualität zu erreichen.

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