Die maschinelle Übersetzung nutzt Algorithmen oder Wahrscheinlichkeitsmodelle (z. B. neuronale Netzwerke oder KI), um Text automatisch zu übersetzen.

Maschinelle Übersetzungsprogramme nutzen Algorithmen, statistische Modelle und künstliche Intelligenz, um die Struktur und die Muster eines Texts zu analysieren und diesen dann zu übersetzen. Solche Modelle können „trainiert“ werden, um die Muster bestimmter Sprachen zu lernen. Das verbessert das Ergebnis.

Neuronale maschinelle Übersetzung (NMÜ) ist eine Technologie, die Netze aus künstlichen Neuronen nutzt, um die Wahrscheinlichkeit von Wörtern in einer Sequenz vorherzusagen. Für hochwertige maschinelle Übersetzung wird derzeit vor allem diese Technologie verwendet.

Ein Large Language Model (LLM) ist in der Lage, Sprache zu verstehen und zu generieren. LLMs werden mit großen Content-Mengen trainiert. Bekannt geworden sind sie durch Chatbots auf Grundlage generativer KI wie ChatGPT. Sie werden aber auch zunehmend in MÜ-Tools eingesetzt.

In Bezug auf die maschinelle Übersetzung heißt „Human in the Loop“, dass Menschen an zentralen Punkten des Übersetzungsprozesses eingreifen, um die Qualität des Ergebnisses zu verbessern. Bei Acolad sehen wir den Menschen als Kernelement im Prozess. Anhand von Prompts verbessern Menschen die Ergebnisse von generativer KI oder beheben sogenannte KI-Halluzinationen. Außerdem überarbeiten sie das sprachliche Ergebnis , damit es natürlicher klingt oder bestimmte Stilvorgaben erfüllt. Ihre Expertise ist grundlegend für wichtige Erkenntnisse. Kurz gesagt: Sie liefern das, was nur Menschen können. 

Maschinelle Übersetzung mit Post-Editing ist ein Teil des „Human in the Loop“-Prozesses. Menschliche Sprachexperten überarbeiten die maschinelle Übersetzung, um sicherzustellen, dass das Ergebnis bestimmte Qualitätsstandards erfüllt und zum Beispiel dem Stil einer Marke oder ihrem TOV (Tone of Voice) entspricht. Mit der Weiterentwicklung der KI ist das traditionelle Post-Editing zu einem wertsteigernden Prozess geworden, bei dem Sprachexperten mit ihrem Wissen über kulturelle Relevanz und Sprachnuancen das Übersetzungsergebnis perfektionieren.

OCR steht für Optical Character Recognition, also die optische Zeichenerkennung. Diese Technologie konvertiert Bilder mit Text, zum Beispiel Screenshots, in maschinenlesbaren Text. Das ist für die maschinelle Übersetzung sehr hilfreich, denn so kann auch Text in Bildern automatisch übersetzt werden und muss nicht vorher transkribiert werden. Unser innovatives Portal kann Text in Bildern lesen und erleichtert damit die maschinelle Übersetzung solcher Texte.

Beim Natural Language Processing (NLP) werden KI-Techniken verwendet, um Text oder gesprochene Sprache automatisch von einer natürlichen Sprache in eine andere zu übersetzen. Während bei der MÜ die Übersetzung der Sprache im Vordergrund steht, geht es bei NLP um wesentlich mehr, nämlich unter anderem um das Verstehen und Generieren von Sprache.