Neural Machine Translation

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.

 

NMT: Viele große Unternehmen stellen um

Die hochkomplexen Algorithmen dieser neuralen Netze erfordern allerdings äußerst leistungsstarke Rechner. So kann der Rechner von DeepL beispielsweise dank einer Geschwindigkeit von 5,1 Petaflops (d. h. 5.100.000.000.000.000 Rechneroperationen pro Sekunde) rund eine Million Wörter in unter einer Sekunde von einer Sprache in die andere übertragen. Allein in Sachen Schnelligkeit ist Neural Machine Translation (NMT) – zu Deutsch: neurale maschinelle Übersetzung – Vorgängerarten technologisch überlegen. Daher setzen auch Google und Microsoft, die ebenfalls über entsprechende Computer-Ressourcen verfügen, verstärkt auf NMT.

Zunehmend bessere Qualität durch KI

Im Vergleich zu anderen maschinellen Übersetzungstools nimmt nicht nur die Geschwindigkeit der Übersetzung, sondern auch die Qualität zu. Denn wie jede gute künstliche Intelligenz lernt auch die NMT-Software permanent dazu. Den Ausgangspunkt bildet ein Grundkorpus an Texten – im Fall von DeepL ist dies die Datenbank des Online-Wörterbuchs Linguee, aus dem DeepL hervorgegangen ist. Anhand dieses Korpus wird dann die Grammatik der Sprachen analysiert, um einen Grundstock an digitalem Wissen aufzubauen. Dieses Wissen wird dann im Gebrauch durch die Nutzer weiter verfeinert und trainiert.

Gute, aber nicht für jeden Zweck ausreichende Übersetzungen

Neben Alltagsübersetzungen für das Privatumfeld eignen sich derartige Übersetzungstools teilweise auch für Übersetzungsbüros. Mit sorgfältiger Nachbearbeitung durch qualifizierte Mitarbeiter:innen können dabei qualitativ hochwertige Übersetzungen entstehen. Letzteres, das sogenannte Post-Editing, wird allerdings unverzichtbar bleiben. Denn gewisse Idiome und Termini kennt selbst das beste NMT-Tool nicht. Auch die Ansprache der Zielgruppe im gewünschten Sprachregister gestaltet sich mit maschineller Übersetzung noch problematisch.

Vorsicht beim Datenschutz

Wer etwa die kostenlose Version von DeepL in Anspruch nimmt, sollte sich außerdem bewusst sein, dass die übersetzten Texte gespeichert werden, damit die künstliche Intelligenz weiter trainiert werden kann. Dies kann insbesondere dann kritisch sein, wenn sensible Daten mit dem Dienst übersetzt werden. Eine weitere Einschränkung findet sich zudem in der Datenschutzerklärung von DeepL. Darin wird darauf hingewiesen, dass in den zu übersetzenden Texten keine personenbezogenen Daten enthalten sein dürfen.

Nicht alle Sprachen profitieren gleichermaßen

NMT bietet auch Unterstützung für die globalisierte Übersetzungsarbeit. Allerdings werden viele Sprachen von einschlägigen Dienstleistern wie DeepL noch nicht unterstützt. Durch die Nutzung kostenpflichtiger Versionen der NMT-Dienste fallen zudem Kosten an, die mit den etwaigen Einsparungen während des Übersetzungsprozesses verrechnet werden müssen. Das Nutzen solcher Hilfsmittel bedeutet demnach also nicht immer direkt einen wirtschaftlichen Vorteil.
Wie so oft muss auch im Fall von maschinellem Übersetzen weiterhin ein gesunder Mittelweg gewählt werden: Es kann eine gute Ergänzung zum Arbeitsalltag in Unternehmen und Übersetzungsbüros sein, eine konstant zuverlässige Allzweckwaffe ist es aber definitiv nicht.

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