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Übersetzen von Jahresabschlüssen nach IFRS und HGB

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Frau auf der Messe

IFRS, HGB und ihre Bedeutung für die Übersetzung von Jahresabschlüssen

Alle (Geschäfts-)Jahre wieder heißt es für Unternehmen: Der Jahresabschluss muss erstellt und veröffentlicht werden.  Viele international tätige Unternehmen entscheiden sich dafür, ihren Jahresabschluss in verschiedene Sprachen zu übersetzen – etwa in die Landessprachen der Länder, in denen das Unternehmen tätig ist. Ziel ist es, der Belegschaft und anderen Stakeholdern wie etwa investierenden Unternehmen und Geldinstituten einen Einblick in die Vermögens-, Finanz- und Ertragslage des Unternehmens zu gewähren. Für Übersetzende stellen Jahresabschlüsse einen besonderen Texttyp mit eigenen Regeln dar. Die wichtigsten Punkte legen wir im Folgenden dar.

 

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Gedanken zur Neural Machine Translation

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Neural Machine Translation

Wie nutze ich Neural Machine Translation sinnvoll und welche Fallstricke gibt es?

In unserem ersten Blog-Beitrag zum Thema Neural Machine Translation haben wir bereits einen Überblick über den aktuellen Stand und die Zukunft dieser neuen Übersetzungstechnologie gegeben. Da sich die NMT zunehmend etabliert und entsprechende Tools immer häufiger – oft leider zu unkritisch – genutzt werden, wollen wir in diesem Beitrag etwas tiefer in die Materie eintauchen und uns anschauen, was eigentlich hinter ihrer „Intelligenz“ steckt.

Denn eines ist klar: Wer zumindest eine Grundvorstellung von ihrer Funktionsweise hat, kann besser einschätzen, wann und wie man diese Technologie sinnvoll einsetzt. Wer hingegen die Intelligenz der Maschine überschätzt, wird vielleicht sogar dazu geneigt sein, eher auf die Maschine zu hören als auf das eigene Sprachgefühl (oder das von uns Übersetzer:innen).

Darauf aufbauend gibt der Artikel einen kurzen Überblick darüber, wann sich NMTs lohnen und was man beachten sollte. Zum Schluss wollen wir Ihnen noch einige Denkanstöße mit auf den Weg geben und fragen dazu: Wie arbeitet es sich damit? Was macht die NMT mit uns? Wer (ver-)lernt schneller, wir Menschen oder die Maschinen?

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Neural Machine Translation

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Neural Machine Translation: Stand und Zukunft der neuen Übersetzungstechnologie

Spätestens seit der Markteinführung des Übersetzungsdiensts DeepL ist maschinelles Lernen in der Welt der Übersetzung angekommen. Wurden früher, etwa auch vom allseits bekannten Google Übersetzer, viele Texte durch Computer Wort für Wort übersetzt, werden derzeit immer mehr automatische Übersetzungstools auf sogenannte Convolutional Neural Networks (ConvNet) umgestellt.

 

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Pre-Editing

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Pre-Editing verbessert die Ergebnisee bei maschineller Übersetzung

Pre-Editing als Schlüssel bei maschineller Übersetzung (MT)

Maschinelle Übersetzung (MT, kurz für Machine Translation) bietet das Potenzial, schnellere und kostengünstigere Ergebnisse zu erzielen. Menschen einfach durch Maschinen zu ersetzen, ist dabei aber der denkbar schlechteste Weg, denn gerade maschinell erstellte Übersetzungen müssen sorgfältig kontrolliert werden. Gezieltes Pre-Editing hilft dabei, bessere Ergebnisse in der Maschinenübersetzung zu erzielen und verringert den nachträglichen Aufwand.

 

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Post-Editing

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Post-Editing für maschinelle Übersetzungen: kompakt erklärt

Um Übersetzungen schneller verfügbar zu haben, wird immer häufiger auf Maschinelle Übersetzung (MT) zurückgegriffen. Die Technik ist mittlerweile so weit, das MT-Tools in vielen Bereichen recht zuverlässige Ergebnisse liefern – allerdings sind die Rohergebnisse nicht für jeden Zweck einfach verwendbar. Einen veröffentlichungsreifen Text spuckt derzeit noch keine MT-Maschine aus. Zur Qualitätssicherung sind weiterhin Humanübersetzer gefragt, die die Texte überarbeiten – und das bringt uns zum Post-Editing.

 

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