Software für maschinelle Übersetzung: Die besten Tools zum Ausprobieren (und Verwenden) im Jahr 2025

Wie sich die Software für maschinelle Übersetzung im Laufe der Jahre weiterentwickelt hat

Maschinelle Übersetzung hat einen langen Weg hinter sich, hat sich durch verschiedene Phasen entwickelt, jede mit ihren eigenen Höhen und Tiefen. Lass uns die verschiedenen Arten von MT-Technologie erkunden – einschließlich regelbasierter, statistischer und Neuronale maschinelle Übersetzung – in diesem Überblick.

Regelbasierte Übersetzungstools für maschinelle Übersetzung

Die früheste Form der maschinellen Übersetzung, die in den 1960er Jahren entwickelt wurde, die regelbasierte maschinelle Übersetzung (RBMT), stützte sich auf einen großen, vordefinierten Satz linguistischer Regeln, die der Software halfen, die Bedeutung eines Textes zwischen Sprachen zu übertragen. Die Qualität war insgesamt niedrig, und es war nötig, Sprachregeln manuell hinzuzufügen, was eine erhebliche Menge an Post-Editing der maschinellen Übersetzung erforderte.

Statistische Engines für maschinelle Übersetzung

Die statistische MT (SMT), die in den 1990er Jahren entwickelt wurde, erstellt ein statistisches Modell der Beziehungen zwischen Wörtern, Phrasen und Sätzen in einem gegebenen Text. Das Modell wird auf eine zweite Sprache angewendet, um diese Elemente in die neue Sprache zu übertragen. Es verbessert zwar die regelbasierte maschinelle Übersetzung, teilt aber viele der gleichen Probleme.

Systeme der neuronalen maschinellen Übersetzung

Seit Google die „Revolution der neuronalen maschinellen Übersetzung“ im Jahr 2016 einleitete, hat sich die Qualität, Konsistenz und Produktivität der maschinellen Übersetzung erheblich verbessert. Dank neuronale maschinelle Übersetzung (NMT) sind Algorithmen nun in der Lage, so genaue Übersetzungen zu generieren, dass sie in vielen Fällen die Qualität von menschlichen Übersetzungen erreichen.

Software für neuronale maschinelle Übersetzung setzt künstliche neuronale Netzwerke ein, um Texte zu verarbeiten und zu übersetzen, indem sie aus umfangreichen mehrsprachigen Datensätzen lernt. Die meisten Anbieter von MT-Software setzen heute auf Neuronale maschinelle Übersetzung, da sie nuanciertere Übersetzungen ermöglicht und die Flexibilität bietet, neue Sprachpaare hinzuzufügen. Dadurch können sie mit zunehmender Nutzung lernen und sich verbessern.

Große Sprachmodelle

Große Sprachmodelle (LLMs) können als der nächste evolutionäre Schritt über die Neuronale maschinelle Übersetzung hinaus betrachtet werden. Frühere MT-Ansätze hatten Schwierigkeiten, den Kontext zu erfassen oder erforderten umfangreiche Nachbearbeitung, während LLMs im Verständnis von Nuancen, kulturellen Referenzen und fachspezifischer Terminologie glänzen.

Durch das Training mit umfangreichen mehrsprachigen Datensätzen – einschließlich nicht-paralleler Texte – erzeugen LLMs genauere, kontextsensitivere Übersetzungen, die nahtlos in diverse Lokalisierungsarbeiten einfließen, von globalen Marketingtexten bis hin zu technischen Dokumentationen. Es wird auch die sofortige Anpassung von Inhalten und die multimodale Integration ermöglicht, indem nicht nur Texte, sondern auch begleitende Bilder oder Sprachinhalte übersetzt werden.

Während diese Modelle fortschrittlicher werden, bleiben ethische Überlegungen – wie die Minderung von Vorurteilen, Transparenz und geistige Eigentumsrechte – entscheidend, doch LLMs markieren eine kraftvolle neue Phase in der maschinellen Übersetzung, die erweitert, was mit automatischer Sprachverarbeitung erreicht werden kann.

Warum sollte man maschinelle Übersetzungssoftware nutzen?

 Mit der Einführung moderner maschineller Übersetzungssoftware, die auf neuronalen Lernverfahren basiert, ist die maschinelle Übersetzung zu einem unverzichtbaren Bestandteil in der Geschäftskommunikation geworden.

Ein genauerer Blick auf die 3 Hauptvorteile von maschineller Übersetzungssoftware:

• Höhere Geschwindigkeit und größeres Volumen
• Erweiterte Barrierefreiheit
• Geringere Kosten

Höhere Geschwindigkeit und größeres Volumen

Mit fortlaufenden Verbesserungen bei den Algorithmen für maschinelles Lernen und der Hardware wird maschinelle Übersetzungssoftware noch schneller und effizienter. Nicht nur können Millionen von Wörtern nahezu sofort übersetzt werden, sondern die Übersetzungen verbessern sich auch kontinuierlich, während mehr Inhalte übersetzt werden.

Bei Projekten mit hohem Volumen bewältigt die MT-Software nicht nur das Volumen schnell, sondern kann auch mit anderen Softwareplattformen wie Content- oder Übersetzungsmanagementsystemen zusammenarbeiten, um den Inhalt zu organisieren. Das hilft, die Struktur und Bedeutung von Inhalten beim Übersetzen in mehrere Sprachen zu bewahren.

Erweiterte Barrierefreiheit

Die meisten Anwendungen für maschinelle Übersetzung unterstützen bis zu 100 Sprachen – und einige sogar noch mehr. Das bedeutet, dass Übersetzungen gleichzeitig an mehrere Zielmärkte geliefert werden können, wodurch eine Win-Win-Situation für Unternehmen und Kunden entsteht.

Durch den Abbau von Sprachbarrieren und die Verbesserung des Kundenerlebnisses hat die maschinelle Übersetzung Inhalte, Produkte und Dienstleistungen für potenzielle Käufer weltweit zugänglicher gemacht. Durch diese erweiterte Reichweite können Unternehmen ihren Marktanteil vergrößern und ihre Gewinne steigern.

Geringere Kosten

Die Kombination aus hoher Durchsatzgeschwindigkeit und der Möglichkeit, aus bestehenden Sprachpaaren zu wählen, die Dutzende von Kombinationen abdecken, bedeutet, dass maschinelle Übersetzungssoftware Übersetzungskosten senken kann, selbst wenn Humanübersetzer möglicherweise weiterhin Post-Editing durchführen.

Einfach gesagt, startet die MT-Software den Übersetzungsprozess mit der ersten Ausgabe – dann kommen Humanübersetzer ins Spiel, um die Übersetzungen zu verbessern und sicherzustellen, dass die Bedeutung des Originalinhalts eingefangen und für die Zielgruppe in einer bestimmten Region angepasst wird.

Um das Ganze noch weiter zu optimieren, können automatisierte Systeme zur Bewertung der Übersetzungsqualität – wie Phrase QPS – wertvoll sein. Diese Systeme bewerten die Qualität von Übersetzungen auf einer standardisierten Skala und bieten umsetzbare Einblicke in die Performance der Inhalte. Damit ist es möglich, dass Sprachexperten effizient Probleme identifizieren und ihre Bemühungen dort konzentrieren, wo sie am meisten gebraucht werden, was die Gesamtproduktivität verbessert.

Auch ermöglicht die automatisierte Qualitätsbewertung intelligentere Workflows. Es ist möglich, Inhalte automatisch nach ihrem Qualitätsniveau zu kategorisieren, sodass nur hochwertige Übersetzungen weiterverarbeitet werden, während Segmente, die noch Feinschliff brauchen, zur Nachbearbeitung weitergeleitet werden. Nicht nur verbessert dieser Ansatz die Effizienz, sondern sorgt auch für Konsistenz und Übereinstimmung mit den Markenstandards, wodurch es Unternehmen ermöglicht wird, ihren weltweiten Ruf zu wahren und gleichzeitig Kosten zu optimieren.

Was ist die beste maschinelle Übersetzungssoftware?

Angesichts des Innovationspotenzials in der Neuronalen maschinellen Übersetzung haben globale Technologiegiganten im Laufe der Jahre zunehmend die Sprachindustrie aufgemischt, was eine wichtige Frage aufwirft: Was ist die beste maschinelle Übersetzungssoftware auf dem Markt und was macht sie so besonders?

So sehr sich die Landschaft der MT-Software auch rasant verändert, eine Einheitslösung gibt es nicht: Die beste Software für maschinelle Übersetzung variiert je nach spezifischen Übersetzungsanforderungen. Selbst die weit verbreitete Annahme, dass NMT-Systeme erstklassige Übersetzungen liefern, hat ihre Feinheiten und Einschränkungen.

Schlüsselfaktoren, die bei der Bewertung von Software für maschinelle Übersetzung in Betracht gezogen werden sollten:

Google Translate

Es gibt kaum jemanden, der noch nicht von Google Translate gehört hat. Die Integration in fast alle Google-Produkte ermöglicht es, hochwertige Ergebnisse zu erzielen – nicht nur für die gängigsten Sprachpaare, sondern auch für weniger verbreitete Sprachen.

Google Translate bietet eine einfache Benutzeroberfläche für die Echtzeit-Online-Übersetzung © Google Translate

Google Übersetzer wurde 2006 eingeführt, hat aber erst 2016 richtig Fahrt aufgenommen, als Google einen großen Sprung machte und von einem statistischen, phrasenbasierten System zu einem Neuronalen maschinellen Übersetzungssystem wechselte. Das markierte die Geburt von Google Neuronale maschinelle Übersetzung (GNMT), was die Übersetzungsqualität erheblich verbesserte

Tatsächlich war es ein doppelter Fortschritt. Der erste Teil bestand darin, das statistische Paradigma zu verlassen, das noch an der wortwörtlichen Übersetzung festhielt und keinen Kontext berücksichtigte. Rekurrente neuronale Netzwerke oder RNNs (eine spezifische Form von neuronalen Netzwerken, die verwendet werden, um Sätze zu kodieren und zu dekodieren) haben ihre Fähigkeit, den Kontext zu verstehen, erheblich verbessert, was zu deutlich flüssigeren Übersetzungen führte.

Obwohl andere Übersetzungsprozesse bereits künstliche neuronale Netzwerke einsetzten, lag die wirkliche Innovation in der Einführung des sogenannten „Aufmerksamkeitsmechanismus“ oder Transformers.

Dieser Ansatz ermöglicht es dem System, lange Sätze zu übersetzen, ohne den Kontext und die Qualität zu opfern. Im Gegensatz zu RNNs, die Informationen aus jedem Teil eines Satzes sammeln und rechenintensiv sein können, kann eine Attention-Schicht sich auf die wichtigsten Aspekte des Ausgangstextes konzentrieren, unabhängig von der Satzlänge.

Mit Unterstützung für über 100 Sprachen und einer benutzerfreundlichen Oberfläche ist es ein vielseitiges Tool für grundlegende Übersetzungsbedürfnisse. Allerdings kann es bei langen oder komplexen Inhalten Probleme haben, die kontextuelle Genauigkeit zu wahren und es fehlen erweiterte Anpassungsoptionen für spezifische Bereiche.

Die leistungsstarke Cloud-API von Google bietet zusätzliche Funktionen, wie das Importieren und Exportieren von Übersetzungen in computerunterstützte Übersetzungstools. In den kostenpflichtigen Versionen sind mehr Zeichen und Funktionen verfügbar, die Funktionen wie das Erstellen benutzerdefinierter Übersetzungsmodelle mit Google AutoML bieten, sodass die Engine von Google mit eigenen zweisprachigen Daten trainiert werden kann.

Allerdings ist die kostenlose Version auf grundlegende Funktionen beschränkt, was sie weniger geeignet für hochriskante oder nuancierte Geschäftsanwendungen macht, und bei einem offenen System wie diesem ist es immer ratsam, die allgemeine Sicherheit zu berücksichtigen, insbesondere wenn sensible oder vertrauliche Unternehmensinformationen übersetzt werden müssen.

DeepL

DeepL, wurde im Jahr 2017 gestartet, ursprünglich um Linguee, eine Datenbank für Humanübersetzungen, weiterzuentwickeln. Die Ingenieure des in Deutschland ansässigen Unternehmens wendeten die neueste Deep-Learning-Technik an (daher der Name des Unternehmens), um die damals modernste maschinelle Übersetzungssoftware zu entwickeln, indem sie die Modelle mit den Daten von Linguee trainierten.

Deepl hat den Ruf, qualitativ hochwertige Übersetzungen zu liefern, besonders in bestimmten Sprachpaaren. Es werden Anpassungsmöglichkeiten wie Terminologievorlieben und Tonanpassungen geboten, die die Benutzerfreundlichkeit erhöhen. Die Ergebnisse ähneln sehr denen von Google Translate.

DeepL Translator bietet ein kostenloses Tool für maschinelle Übersetzung zur Integration in das Windows/iOS-Ökosystem. Die Sprachunterstützung ist enger als bei einigen Wettbewerbern, mit einem insgesamt 33 Sprachen (Stand 2024), indem zweimal CTRL+C gedrückt wird oder ganze Word- und PowerPoint-Dokumente per Drag-and-Drop übersetzt werden.

Sowohl in der Weboberfläche als auch in der eigenständigen App lassen sich Übersetzungen personalisieren, indem bestimmte Begriffe für ausgewählte Sprachpaare „festgelegt“ werden. Bereits in der Gratisversion kann für bestimmte Sprachpaare die Verwendung spezifischer (unternehmensspezifischer) Terminologie in der Übersetzung durch einfaches Umschalten entschieden werden. Auf diese Weise geht DeepL eine der zuvor erwähnten Schwächen der maschinellen Übersetzung an – die Genauigkeit.

In der DeepL Pro (kostenpflichtigen) Version steht eine umfangreichere, unbegrenzte Terminologiefunktion zur Verfügung, zusammen mit anderen Einstellungen, wie der Möglichkeit, den Zieltext formeller oder informeller zu gestalten – ein Aspekt, der den Tonfall in Sprachen wie Deutsch oder Italienisch erheblich beeinflussen kann. Obwohl die Pro-Version auch wertvolle Funktionen wie Datenverschlüsselung, eine CAT-Tool-Integration und umfangreichere Terminologieoptionen bietet, fehlt die Fähigkeit, benutzerdefinierte Modelle mit firmeneigenen Daten zu trainieren – eine Einschränkung für Organisationen mit spezifischen Bedürfnissen.

Trotz seiner Stärken fehlt DeepL ein Translation Memory, sodass jeder zusätzliche Inhalt als neue Datei behandelt wird, was zu Problemen führen kann, wenn umfangreiche Inhalte übersetzt werden müssen. DeepL verlässt sich auch auf eine einzige maschinelle Übersetzungsengine, sodass die Antworten möglicherweise begrenzt sind und es Schwierigkeiten haben kann, die Qualität anderer Tools zu erreichen, insbesondere in weniger häufig genutzten Sprachen.

SYSTRAN Translate

SYSTRAN, ein Pionier in der maschinellen Übersetzung seit 1968, bietet robuste Lösungen, die auf reiner neuronaler maschineller Übersetzung (PNMT) basieren.

Mit dem kostenlosen maschinellen Übersetzungstool SYSTRAN translate können Texte „unterwegs“ in über 140 Sprachkombinationen übersetzt werden, wobei auf die Kraft der Open-Source-Community vertraut wird. „Open Source“ bedeutet Freiheit mit dem Quellcode, was mehr kreative Freiheit und technologische Agilität ermöglicht. Eine flexible und innovative Plattform wird bereitgestellt. Allerdings wirken die Benutzeroberfläche und die Anpassungsoptionen im Vergleich zu neueren Tools veraltet.

Unter den großen Akteuren im Bereich der MT ist SYSTRAN der einzige, der sein Wissen teilt und von der Zusammenarbeit mit OpenNMT, einem Open-Source-Ökosystem für Neuronale maschinelle Übersetzung und neuronales Sequenzlernen, profitiert. Diese Engine, gegründet von SYSTRAN im Dezember 2016, wurde zusammen mit Harvard NLP bereits erfolgreich in vielen Forschungs- und Firmenanwendungen eingesetzt.

Mit erweiterten Funktionen wie benutzerdefiniertem Modelltraining können zahlende Abonnenten profitieren, allerdings könnte für optimale Ergebnisse bei SYSTRAN mehr Einrichtung und Know-how erforderlich sein. Es glänzt bei technischen oder strukturierten Inhalten, kann aber bei kreativen oder kontextuell nuancierten Übersetzungen weniger effektiv sein.

Nicht nur wird bei SYSTRAN über NMT für jeden Aspekt des Übersetzungszyklus gesprochen, es gehört auch zu den wenigen Unternehmen, die das tun. Es definiert sein eigenes Modell als hybride Übersetzung, die regelbasierte und statistische maschinelle Übersetzung kombiniert, um Folgendes zu garantieren:

• Vorhersehbare und konsistente Übersetzungen
• Einhaltung der unternehmensspezifischen Terminologie
• Benutzbarkeit außerhalb des Fachgebiets
• Hochleistung
• Aus bestehenden ein- und mehrsprachigen Korpora lernen, mit minimalen Anpassungskosten usw.

Microsoft Translator

Microsoft Translator unterstützt 90 Sprachen und fügt sich nahtlos in Microsofts Ökosystem ein, was es für Organisationen, die bereits Office, Teams oder LinkedIn nutzen, praktisch macht. Es basiert auf der neuesten Technologie neuronaler Netzwerke mit einem aufmerksamkeitsbasierten Modell.

Microsoft hat Translator 2009 offiziell auf den Markt gebracht, aber das Produkt hat in den letzten Jahren an Bedeutung gewonnen und wurde regelmäßig aktualisiert. Heute ist es auch als eigenständige mobile App für iPhones und Android-Geräte verfügbar.

Ein interessantes Feature der kostenlosen Version von Microsoft Translator ist die Übersetzung von häufig verwendeten Ausdrücken, die im Alltag relevant sind. Mit nur einem Klick lassen sich alltägliche Fragen und Aussagen für Gespräche blitzschnell übersetzen. Die App unterstützt auch die Übersetzung von Straßenschildern durch Bilderkennung.

Für diejenigen, die Microsofts Übersetzungstechnologie über ein kostenpflichtiges Abo in ihre Übersetzungsabläufe integrieren möchten, sind die Angebote umfangreich. Neben der „Standard“-Textübersetzung können mit Azure Cognitive Services Translator ganze Dokumente übersetzt, eine REST-API genutzt und KI-Container verwendet werden. Am wichtigsten ist, dass es die maschinelle Übersetzung Anpassung ermöglicht.

Nach Angaben von Microsoft selbst ist es möglich, mit etwa 10.000 zweisprachig übersetzten Sätzen (Eingabe und Ausgabe) die Übersetzungsmodelle besser an die Bedürfnisse der Kunden anzupassen.

Obwohl die Integrationsfähigkeiten und Anpassungsoptionen stark sind, kann die Qualität der Übersetzungen nicht immer mit spezialisierten Tools wie DeepL oder Phrase Portal für bestimmte Sprachpaare mithalten. Außerdem könnte die Bindung an das Microsoft-Ökosystem für Unternehmen, die nicht mit Microsoft-Workflows arbeiten, weniger attraktiv sein. Es eignet sich am besten für allgemeine Anwendungsfälle, ist aber weniger ideal für Nischen- oder hochspezialisierte Inhalte.

Amazon Translate

Amazon Translate, ein weiteres Online-maschinelles Übersetzungssystem von einem Big-Tech-Unternehmen – noch ziemlich neu, da es erst 2017 gestartet wurde, liefert robuste Übersetzungsfähigkeiten durch AWS. Angesichts der Unterstützung durch das Mutterunternehmen überrascht es nicht, dass Amazon Translate in der kurzen Zeit seit seiner Veröffentlichung bemerkenswerte Ergebnisse erzielt hat. Wer nach einer kostenlosen Lösung sucht, könnte jedoch enttäuscht sein: Um Amazons maschinelle Übersetzung zu nutzen, wird ein AWS-Konto benötigt.

Mit einem AWS-Konto gibt es zwei Millionen kostenlose Zeichen pro Monat – und die Bandbreite der von diesem NMT-System angebotenen Funktionen ist riesig:

• Individualisierung (Terminologie und parallele Daten)
• Kodierungsterminologie
• Batch-Übersetzung (Amazon S3) etc.

Die Unterstützung für Anpassungen und parallele Daten ist zwar wertvoll, doch die Abhängigkeit von einem AWS-Konto und die Preisstruktur könnten für kleinere Organisationen eine Hürde sein.

Für Projekte mit hohem Volumen in Unternehmen ist das Tool besonders geeignet, allerdings könnten zusätzliche Investitionen in Fachwissen nötig sein, um sein Potenzial voll zu nutzen. Die Qualität kann bei weniger gängigen Sprachpaaren und domänenspezifischen Übersetzungen im Vergleich zu anderen führenden MT-Lösungen variieren.

Phrase Portal

Natürlich wäre es ein Fehler, hier nicht eine unserer eigenen Lösungen hervorzuheben.

Das Phrase Portal ist als Selbstbedienungs-Übersetzungslösung konzipiert, die darauf abzielt, sichere, bedarfsgerechte Übersetzungsfunktionen für Teams in der gesamten Organisation bereitzustellen.

Es ist darauf ausgelegt, mit verschiedenen Engines für maschinelle Übersetzung – einschließlich DeepL, Google und LLM-basierten Modellen – zu interagieren. Dabei wird automatisch die am besten geeignete Engine basierend auf Sprachpaar und Fachbereich ausgewählt, was es zu einer flexiblen Option für eine Vielzahl von Übersetzungsanforderungen macht.

Die Benutzeroberfläche des Phrase Portals ist benutzerfreundlich und auch für Nicht-Spezialisten leicht zugänglich, was es Mitarbeitern aus verschiedenen Bereichen – wie zum Beispiel Marketing, Personalwesen oder Rechtsabteilungen – ermöglicht, Inhalte zu übersetzen, ohne auf Lokalisierungsteams angewiesen zu sein.

Dank der Integration mit Übersetzungsspeichern, Glossaren und individuellen MT-Profilen können die Bedürfnisse jeder Abteilung mit maßgeschneiderten Übersetzungen oder sogar personalisierten Portalen erfüllt werden, während die Markenkonsistenz und bevorzugte Terminologie für jede Abteilung in mehreren Sprachen gewahrt bleibt.

Beim Thema Sicherheit setzt das Phrase Portal auf Maßnahmen in Unternehmensqualität, einschließlich Datenschutz und kontrolliertem Benutzerzugriff, was für Organisationen, die mit sensiblen Informationen umgehen und Risiken offener, öffentlicher MT-Tools vermeiden möchten, entscheidend sein kann. Die Plattform kann eine Vielzahl von Dateitypen verarbeiten, sodass alltägliche Dokumente schnell und sicher übersetzt werden können.

Die Betonung von Phrase Portal auf Sicherheit, Integration und konsistente Terminologie macht es zu einem starken Mitbewerber – insbesondere für Organisationen, die mit sensiblen Informationen umgehen. Kleinere Teams oder solche mit minimalen Übersetzungsbedürfnissen könnten feststellen, dass der Funktionsumfang mehr als ausreichend ist.

Phrase Portal bietet ein reichhaltigeres Ökosystem und fortschrittlichere Steuerungsmöglichkeiten, die mehrsprachige Workflows im großen Stil optimieren können, insbesondere im Vergleich zu einfacheren, budgetfreundlicheren Tools. Letztendlich hängt die Eignung von der Komplexität der Bedürfnisse der Organisation und dem Wert, der auf Unternehmenssicherheit und Anpassung gelegt wird, ab.

Was ist mit ChatGPT?

OpenAI’s ChatGPT sollte nicht unerwähnt bleiben, wenn es um die besten Lösungen für automatisierte Übersetzungen geht, insbesondere vor dem Hintergrund der jüngsten Aufmerksamkeit, die generative KI auf sich gezogen hat.

Auch wenn GPT-ähnliche Anwendungen nicht unbedingt für Übersetzungen konzipiert wurden, können sie problemlos sprachbezogene Aufgaben bewältigen und stellen eine attraktive Alternative zu den etablierten MT-Lösungen dar, die bereits erwähnt wurden.

In der Tat, GPT-4o und andere Lösungen, die auf großen Sprachmodellen basieren (wie zum Beispiel Claude 3 Opus, PaLM2 Text Unicorn oder Googles eigenes Gemini Pro 1.5), stehen den MT-Lösungen in nichts nach. In einigen Kombinationen von Fachbereichen und Sprachpaaren kann möglicherweise sogar die maschinelle Übersetzung (MT) übertroffen werden. Heute wird die LLM-gestützte Übersetzung schnell ein Teil der Sprachdienstleistungslandschaft.

Wie in den zuvor genannten Fällen haben GPT-ähnliche Anwendungen ihre Vor- und Nachteile, die sorgfältig abgewogen werden müssen, wenn automatisierte Übersetzungslösungen in Betracht gezogen werden:

• LLM-basierte automatisierte Übersetzung ist günstiger als traditionelle MT,
• Dennoch ist sie erheblich langsamer als traditionelle maschinelle Übersetzung, was sie weniger geeignet macht für Szenarien, in denen Echtzeit-Übersetzungsfähigkeiten benötigt werden
• Wie bei der maschinellen Übersetzung bieten LLMs Potenzial für Anpassungen durch Techniken wie Retrieval-Augmented Generation (RAG) oder Prompt Engineering

Das passende Übersetzungstool für maschinelle Übersetzung für die eigenen Bedürfnisse auswählen

Diese Übersicht zeigt, dass obwohl fast alle Entwickler von maschineller Übersetzung zu NMT übergegangen sind, jeder Anbieter seinen eigenen Weg gegangen ist.

Einerseits besteht die Strategie darin, ein breiteres Publikum mit einem komplett kostenlosen, benutzerfreundlichen Tool zu erreichen. Andererseits bieten einige Anbieter mehr Anpassungsoptionen, die darauf abzielen, das Tool auf spezifische Bedürfnisse zuzuschneiden.

Es ist klar, dass jeder Anbieter seine Stärken und Schwächen hat und es keine beste maschinelle Übersetzung oder eine Lösung gibt, die für alle passt.

Auf diese Weise kann die passende Kombination von MT-Engines gefunden werden, um spezifische Übersetzungsbedürfnisse zu erfüllen. Allerdings kann das volle Potenzial der maschinellen Übersetzung nur dann voll ausgeschöpft werden, wenn alle Tools an einem Ort zugänglich und nutzbar sind. Dank eines Cloud-TMS ist das jetzt gut erreichbar.

Das Beste aus der maschinellen Übersetzung herausholen mit der Phrase Lokalisierungsplattform

Wenn Unternehmen maschinelle Übersetzung in großem Maßstab nutzen müssen, brauchen sie Technologie, die ihnen das Beste aus beiden Welten bieten kann: Effizienz und Qualität.

Obwohl das Phrase TMS schon eine leistungsstarke Lösung war, ermöglichen zusätzliche Plattformfähigkeiten wie das Phrase Portal, den Umfang mehrsprachiger Initiativen zu erweitern und gleichzeitig zentrale Kontrolle und Sicherheit auf Unternehmensebene zu gewährleisten.

Vollständig in Phrase TMS integriert, ermöglichen die erweiterten Fähigkeiten im MT-Management, die mit Phrase Language AI kommen:

• Sofort mit der Übersetzung starten, ohne Entwicklerzeit oder -aufwand, indem vollständig verwaltete MT-Engines von führenden Anbietern wie Google, Amazon, DeepL oder Microsoft genutzt werden.
• Manuell können über 30 unterstützte generische und individuelle Engines hinzugefügt werden, falls eine bestimmte MT-Engine bevorzugt wird.
• Hochwertige maschinelle Übersetzungen für alle Mitarbeiter zugänglich machen: Mit der leistungsstarken Phrase Language AI API lässt sich der Wert der maschinellen Übersetzung skalieren, indem unternehmensweit sicherer, firmenfreigegebener Zugriff auf maschinelle Übersetzungen ermöglicht wird.
• Unbegrenzte maschinelle Übersetzung für Post-Editing-Workflows nutzen, damit Linguisten effizienter arbeiten können.
• Mit der besten Engine arbeiten – automatisch ausgewählt, basierend auf dem Sprachpaar und Inhaltstyp.
• Inhalte, die nicht maschinell übersetzt werden sollten, automatisch herausfiltern.
• Qualitätstests, rechtliche und sicherheitstechnische Bewertungen, Einrichtung und Zahlung von Maschinenübersetzungs-Engines werden an spezialisierte Experten für maschinelle Übersetzung im Phrase-Team delegiert.
• Durch den Einsatz von Übersetzungsspeichern kann die Übersetzungsqualität um bis zu 50% mit Phrase NextMT – der ersten TMS-fähigen Maschinenübersetzungs-Engine – erhöht werden.
• Es wird sichergestellt, dass die MT-Engines die bevorzugte Terminologie mit der richtigen morphologischen Flexion verwenden – was den Aufwand für das Post-Editing reduziert.
• Formatierung und Platzhalter-Tags werden automatisch vom Quell- zum Zielinhalt übernommen.
• Für jedes maschinell übersetzte Segment wird basierend auf früheren Leistungsdaten eine Kennzahl erstellt, um nur dort nachzubearbeiten, wo es nötig ist.
• Bis zu 55% Kosteneinsparungen mit MTPE im Vergleich zur Humanübersetzung erzielen.

Mit dem Phrase Portal die Möglichkeiten erweitern

Für Organisationen, die Teams ohne Lokalisierungskompetenz stärken möchten und dabei Sicherheit und Konsistenz wahren, bietet Phrase Portal einen benutzerfreundlichen Self-Service-Ansatz für Übersetzungsanfragen. Nahtlos in die umfassendere Phrase Lokalisierungsplattform integriert, kann auf dieselben zentralisierten Übersetzungsressourcen zugegriffen werden, von Übersetzungsspeichern bis hin zu bevorzugten MT-Engines, ohne Kompromisse bei der Compliance oder Genauigkeit einzugehen.

Dieser ausgewogene Ansatz stellt sicher, dass alle im Unternehmen zur mehrsprachigen Inhaltserstellung beitragen können, während das Kernlokalisierungsteam die Kontrolle über Qualität und Terminologiestandards behält.

Es gibt fortschrittliche Funktionen für das Management der maschinellen Übersetzung

Mit der Integration von Phrase TMS, Language AI, und Portal, lassen sich die Fähigkeiten in der maschinellen Übersetzung auf ein neues Level heben.

Dieser ganzheitliche Ansatz optimiert nicht nur den gesamten Ablauf der Lokalisierungsarbeit, sondern maximiert auch die Rendite, indem er schnellere, qualitativ hochwertigere Übersetzungen liefert, die auf die Bedürfnisse der Marke zugeschnitten sind.<5>

Das volle Potenzial moderner maschineller Übersetzungssoftware ausschöpfen und das globale Wachstum mit einer unternehmensbereiten Lösung beschleunigen.