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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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: 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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