Maschinelle Übersetzung mit KI und menschlicher Überprüfung
Um Übersetzungen skalierbar zu machen, kombiniert unser hochmoderner Ansatz maschinelle Übersetzung mit KI-gestützter Übersetzung und Qualitätschecks. Menschliche Experten überprüfen nur den kleinen Teil des Contents, der noch ihre Mitwirkung erfordert.
Über 3.600 Lokalisierungsteams weltweit vertrauen auf Phrase.
Warum ist es so schwierig, qualitativ hochwertige Übersetzungen in großem Umfang zu erstellen?
Selbst die besten neuronalen maschinellen Übersetzungstools haben gelegentlich Schwierigkeiten mit Inhalten. Die Gründe sind vielfältig:
Veraltete Workflows
Herkömmliche MT-Engines bieten wenig Anpassungsmöglichkeiten und Kontrolle.
Hoher Aufwand für manuelle Überprüfungen
Ohne KI-gestützte Prüfungen verschwenden Teams Zeit mit der Korrektur vermeidbarer Fehler.
Hohe QA-Kosten
Umfangreiche Korrekturlesungen erhöhen die Lokalisierungskosten und verlangsamen die Markteinführungszeit.
Der Phrase-Ansatz: MT + KI + menschliche Expertise
Eine adaptive Übersetzungs-Engine kennt deine Marke
Phrase nutzt Translation Memorys, Termbanken und kontextbezogene maschinelle Übersetzung,
um Konsistenz und den Sprachfluss der Übersetzungen im Laufe der Zeit zu verbessern. Das System
lernt kontinuierlich deine Terminologie und deinen Sprachstil.
KI-gestützte Qualitätschecks und intelligente Bewertungszuteilung
Mithilfe einer automatisierten Qualitätsbewertung (QPS) erkennt Phrase Übersetzungsfehler
und leitet nur Inhalte mit hohem Risiko an menschliche Reviewer weiter –
wodurch der Bedarf an manuellen Überprüfungen sinkt.
Nahtlose Übergabe an Linguisten und Stakeholder
Keine Tabellen. Keine E-Mail-Ketten. Die Reviewer arbeiten direkt in Phrase –
mit visuellem Kontext für jedes Asset.
Phrase ist unabhängig vom Auftragnehmer, sodass du mit beliebigen Linguisten zusammenarbeiten kannst –
egal ob intern oder extern. Die Plattform ermöglicht die nahtlose Zusammenarbeit mit
Übersetzungsdienstleistern, dank speziell entwickelter Zusammenarbeitsfunktionen.
So lässt sich Content-Qualität mit KI und menschlicher Überprüfung verbessern.
Nachweisliche Resultate der KI-gestützten maschinellen Übersetzung
45 %
Rückgang bei der Nachbearbeitung
40 %
geringere Ausgaben
8 %
Steigerung der Konversionsraten in neuen Märkten
Das sagen unsere Kunden
Wenn wir mit maschineller Übersetzung arbeiten, dürfen unsere Kunden von uns konsistente und kostengünstige Ergebnisse erwarten. Phrase eröffnet uns neue Geschäftsmöglichkeiten mit seiner einzigartigen und innovativen Quality Performance Score-Funktion, die uns hilft, MT-Post-Editing so zu implementieren, dass sowohl unsere Kunden als auch die Übersetzer davon profitieren.
Wenn ein Unternehmen in 24 Märkten wachsen will, geht es nicht ohne professionelles Übersetzungsmanagement. Phrase hat sich bei diesem ambitionierten Vorhaben als exzellente Plattform erwiesen und wird auch in Zukunft ein wichtiger Eckpfeiler der Marketingaktivitäten bei EET sein. Hier bekommen wir alles, was unseren „Best of breed“-Ansatz bei Marketing-Technologien unterstützt: Benutzerfreundlichkeit für unsere internen Übersetzer*innen, ergänzt durch Translation Memorys und maschinelle Übersetzung sowie ein offenes API.
Zuverlässig und sicher
Die Phrase Localization Platform folgt den Best Practice-Vorgaben in Bezug auf Sicherheit, Stabilität und Leistung. Das bedeutet, dass wir die Grundsätze und Sicherheitserklärungen von ISO 27001, PCI DSS, AWS, CCPA and GDPR einhalten. Unsere Infrastruktur zählt zu den widerstandsfähigsten und robustesten, die es gibt (null Ausfallzeit bei Deployments und 99,9 % Betriebszeit), und wir arbeiten hart daran, dass das so bleibt.
HÄUFIGE FRAGEN (FAQ)
Hier beantworten wir deine Fragen zur maschinellen Übersetzung
Was bedeuten „MTPE“ und „HT“?
MTPE steht für „Machine Translation Post-Editing“, also die Nachbearbeitung der maschinell übersetzten Segmente. Zunächst werden Matches aus dem Translation Memory (TM) verwendet. Die verbleibenden Segmente ohne Matches werden dann maschinell übersetzt. Anschließend prüft ein menschlicher Übersetzer alle vorübersetzten Segmente und korrigiert diese gegebenenfalls. „HT“ steht für „Human Translation“. Segmente werden nicht automatisch ausgefüllt. Übersetzer haben jedoch Zugriff auf eine Registerkarte mit maschinellen Übersetzungen und Matches aus dem TM.
Was sind generische, anpassbare und trainierbare MT-Engines?
„Generische“ MT-Engines wie Google Translate, Microsoft Translate und Amazon Translate werden nicht auf Daten für einen bestimmten Bereich oder ein bestimmtes Thema trainiert. Daher eignen sie sich für allgemeine Übersetzungsprojekte.
Angepasste (Custom) MT-Engines werden mit Daten aus bestimmten Themenbereichen (beispielsweise Recht oder Medien) trainiert. Das Ergebnis ist eine präzisere Übersetzung von Inhalten dieser Art.
Trainierbare MT-Engines werden mit den Translation-Memory-Daten eines Unternehmens trainiert. Dies ist die höchste Stufe der Anpassung, da die MT-Engine hier anhand von Übersetzungen lernt, die professionelle menschliche Übersetzer vorher für dieses Unternehmen in dessen Stil und mit seiner Terminologie erstellt haben.
Was ist der Unterschied zwischen KI und maschineller Übersetzung?
Künstliche Intelligenz (KI) ist ein weites Feld, das es Maschinen ermöglicht, die menschliche Intelligenz durch Lernen, logisches Denken und Problemlösung zu imitieren. Dazu gehören maschinelles Lernen, Deep Learning und die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP).
Die maschinelle Übersetzung (MT) ist eine spezielle KI-Anwendung, die die Übersetzung von Sprachen automatisiert. Moderne maschinelle Übersetzung, wie die neuronale maschinelle Übersetzung (NMT), nutzt KI, um durch das Verständnis von Kontext, Grammatik und Satzstruktur die eigene Genauigkeit zu verbessern.
Wie kann ich die Qualität der maschinellen Übersetzung verbessern?
Um die MT-Leistung zu verbessern, wären folgende Maßnahmen zu empfehlen:
- MT Autoselect nutzen: Phrase Language AI wählt automatisch die am besten geeignete Engine für jede Übersetzung aus.
- Vor- und Nachbearbeitung: Zur Vorbereitung sollte der Ausgangstext klar und deutlich strukturiert werden. Bei der Nachbearbeitung helfen menschliche Prüfer, die Übersetzungsqualität zu verbessern.
- Benutzerdefinierte KI-Modelle nutzen: Trainiere Phrase NextMT mit deinen eigenen Daten, um die Übersetzungsqualität zu verbessern.
- Translation Memorys (TM) und Glossare aktivieren: Stelle die Konsistenz der Terminologie sicher, indem du Termbanken und TMs integrierst.
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