![\"\"](\"https:\/\/ehlion.com\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/image-9.png\")
<\/a><\/figure>\n\n\n\nJetzt kostenloses Angebot einholen<\/a>.<\/p>\n\n\n\n Die maschinelle \u00dcbersetzung – kurz M\u00dc – ist die \u00dcbersetzung eines Texts durch einen Computer ohne menschliche Interaktion.<\/p>\n\n\n\n Es gibt verschiedene Arten der maschinellen \u00dcbersetzung, die im Zeitverlauf immer weiter entwickelt wurden.<\/p>\n\n\n\n <\/p>\n\n\n\n Die ersten Technologien auf dem Gebiet der automatisierten \u00dcbersetzung reichen zur\u00fcck bis in die 50er Jahre des letzten Jahrhunderts, noch bevor es Computer wie wir sie heute kennen \u00fcberhaupt hab. Vor allem das Milit\u00e4r hatte gro\u00dfes Interesse an \u00dcbersetzungen fremdsprachiger Dokumente, um sich Kriegsvorteile zu verschaffen. Und so betrieben die verschiedenen Staaten – allen voran die USA – Forschungen auf diesem Gebiet. Allerdings mit wenig Erfolg.<\/p>\n\n\n\n Sp\u00e4ter, in den 80er Jahren, griffen deutsche und japanische Wissenschaftler die Forschung wieder auf und entwickelten sie weiter, bis Google im Jahr 2006 den Google Translator herausbrachte und die <\/strong>maschinelle \u00dcbersetzung im Internet f\u00fcr die breite Masse verf\u00fcgbar <\/strong>machte.<\/p>\n\n\n\n Die vorwiegend in den 80er Jahren verwendete, regelbasierte M\u00dc basiert auf einem Fundus aus zweisprachigen W\u00f6rterb\u00fcchern f\u00fcr das jeweilige Sprachpaar. Sie stellt die entsprechende wortw\u00f6rtliche \u00dcbersetzung einer Kombination aus Sprachalgorithmen entgegen, die die linguistischen und grammatischen Regeln der beiden Sprachen beinhalten.<\/p>\n\n\n\n Solche regelbasierten \u00dcbersetzungssysteme liefern meist konsistente und logische \u00dcbersetzungen mit exakter Terminologie<\/a>, doch treffen sie nicht immer die erwarteten Qualit\u00e4tsstandards.<\/p>\n\n\n\n In der beispielbasierten maschinellen \u00dcbersetzung bedient das System sich aus einem \u00dcbersetzungsspeicher, in dem ganze Phrasen oder Redewendungen hinterlegt sind. Der Satz wird dann mit allen \u00e4hnlichen Begriffen im Speicher verglichen und die am h\u00e4ufigsten \u00fcbereinstimmende Bedeutung f\u00fcr die \u00dcbersetzung gew\u00e4hlt.<\/p>\n\n\n\n Statistische \u00dcbersetzungsprogramme verwenden keinerlei linguistische Regeln, sondern analysieren stattdessen eine riesige Datenmenge an Texten der Ausgangs- und Zielsprache. Daraus wird anschlie\u00dfend ein W\u00f6rterbuch sowie Grammatik\u00fcbertragungsregeln abgeleitet, die auf das jeweilige Themengebiet und die sprachlichen Besonderheiten angepasst werden.<\/p>\n\n\n\n Diese Systeme \u201elernen\u201c das \u00dcbersetzen demnach jedes Mal aufs Neue<\/strong> und k\u00f6nnen f\u00fcr spezielle Branchen konfiguriert werden, indem sie durch daf\u00fcr erforderliche Daten erweitert werden. Grunds\u00e4tzlich liefern statistische \u00dcbersetzungssysteme fl\u00fcssigere, aber daf\u00fcr weniger konsistente \u00dcbersetzungen, denen es manchmal an Logik fehlt.<\/p>\n\n\n\n Die neuronale Maschinen\u00fcbersetzung basiert auf einem \u00e4hnlichen Grundsatz, doch wird hierbei k\u00fcnstliche Intelligenz eingesetzt, um Zusammenh\u00e4nge der bilingualen Korpora zu identifizieren. Ein k\u00fcnstliches neuronales Netz, das nach dem Modell unseres menschlichen Gehirns Kontexte erkennt, kann die Wahrscheinlichkeit einer Wortabfolge voraussagen und so in Echtzeit \u00fcbersetzen.<\/p>\n\n\n\n Die neuronale maschinelle \u00dcbersetzung \u2013 kurz NMT \u2013 stellt demnach die fortschrittlichste Methode automatisierter \u00dcbersetzungen dar und ist in der Lage durch selbstst\u00e4ndiges Lernen Ergebnisse von h\u00f6herer \u00dcbersetzungsqualit\u00e4t<\/strong> zu liefern. Diese Technologie wird seit 2016 von den f\u00fchrenden \u00dcbersetzungsdiensten wie Google Translate, Yandex und Bing genutzt und wurde vom Anbieter DeepL optimiert.<\/p>\n\n\n\n <\/p>\n\n\n\n Kontaktieren Sie uns f\u00fcr Ihre \u00dcbersetzungsprojekte<\/a>.<\/p>\n\n\n\n Im Zusammenhang mit maschineller \u00dcbersetzung h\u00f6rt man oft Schlagworte, die einem bekannt vorkommen, doch deren eigentliche Bedeutung nicht jedem klar sind. Wir haben f\u00fcr Sie hier die wichtigsten Begriffe aufgelistet:<\/p>\n\n\n\n Die Syntax ist ein anderes Wort f\u00fcr Satzstruktur. Sie unterliegt je nach Sprache strengen grammatischen Regeln und l\u00e4sst sich dadurch relativ einfach in die bin\u00e4re Logik eines computergest\u00fctzten \u00dcbersetzungsprogramms \u00fcbertragen.<\/p>\n\n\n\n Die Semantik repr\u00e4sentiert den Sinn, die Bedeutung eines Textes, Satzes oder Begriffs. Dies gestaltet sich schon schwieriger f\u00fcr eine Maschine, da sie die<\/p>\n\n\n\n Textelemente interpretieren und wissen muss, wie ein Wort das andere beeinflusst. Dies setzt unter anderem auch Kenntnisse \u00fcber die jeweilige Kultur voraus.<\/p>\n\n\n\n Darunter versteht man riesige Datenmengen, die zu komplex, zu schnelllebig oder zu schwach strukturiert sind, um sie mit herk\u00f6mmlichen Methoden der Datenverarbeitung auszuwerten. Hier kommt die k\u00fcnstliche Intelligenz zum Einsatz, die solche Datenmengen analysiert und aufbereitet. NMT-Systeme bedienen sich der Big Data f\u00fcr die neuronale maschinelle \u00dcbersetzung.<\/p>\n\n\n\n Deep Learning ist ein\u00a0Teilbereich des\u00a0maschinellen Lernens, der k\u00fcnstliche neuronale Netze einsetzt\u00a0und gro\u00dfe Datenmengen (Big Data) nutzt. Die Lernmethoden richten sich nach der Funktionsweise des menschlichen Gehirns und resultieren in der F\u00e4higkeit eigener Prognosen oder Entscheidungen.<\/p>\n\n\n\n Jetzt kostenloses Angebot f\u00fcr Ihre \u00dcbersetzung beauftragen.<\/a><\/p>\n\n\n\n Maschinelle \u00dcbersetzungen sind mittlerweile in unseren Alltag eingebaut, ohne dass wir es unbedingt merken. Ob beim Browsen im Internet oder in den sozialen Medien. Artikel und Posts werden oft automatisch \u00fcbersetzt<\/strong>, um eine m\u00f6glichst hohe Zielgruppe zu erreichen.<\/p>\n\n\n\n Auch im Kundendienst international agierender Unternehmen kommen maschinelle \u00dcbersetzungssoftwares zum Einsatz, um Kundenanfragen in Echtzeit interpretieren und an die jeweilige Abteilung weiterleiten zu k\u00f6nnen. Dabei werden Wartezeiten vermieden<\/strong>, die den Kunden ver\u00e4rgern k\u00f6nnten, und eine hohe Servicequalit\u00e4t gew\u00e4hrleistet.<\/p>\n\n\n\n Im privaten Gebrauch kommt man etwa im Urlaub kaum um einen \u00dcbersetzungsdienst oder eine entsprechende App umher, wenn man sich im fremdsprachigen Ausland befindet.<\/p>\n\n\n\n Aber wie sieht es im professionellen Umfeld aus? Inzwischen k\u00f6nnen maschinelle \u00dcbersetzungssysteme auch in g\u00e4ngige CAT-Tools<\/a> integriert werden. Doch k\u00f6nnen maschinelle \u00dcbersetzungsprogramme<\/a> alleinstehend im gesch\u00e4ftlichen Kontext eingesetzt werden?<\/p>\n\n\n\n Eines der besten frei verf\u00fcgbaren Online \u00dcbersetzungstools ist DeepL<\/a>. Die in Deutschland entwickelte Software setzt k\u00fcnstliche Intelligenz ein und hat sich so die Spitzenposition auf dem Markt gesichert.<\/p>\n\n\n\n Weitere Tools sind der immer noch etwas holprigere Google Translator und Konsorten. M\u00f6chte man nur einzelne W\u00f6rter \u00fcbersetzen, bieten sich die Online W\u00f6rterb\u00fccher Dict.cc und PONS an. F\u00fcr kurze S\u00e4tze eignet sich auch PROMT.<\/p>\n\n\n\n Als Offline-\u00dcbersetzer und vor allem auf Reisen bietet sich der Download einer mit Android oder Apple iOS kompatiblen \u00dcbersetzer-App<\/a> wie SayHi oder TripLingo an. Hier finden Sie weitere Infos und Testberichte zu den besten \u00dcbersetzungsprogrammen 2020.<\/p>\n\n\n\n Ein professioneller Muttersprachler \u00fcbersetzt pro Tag ca. 2.000 W\u00f6rter. Da ist ihm ein computerbasiertes \u00dcbersetzungsprogramm, das das Resultat in der Zielsprache innerhalb von Sekunden<\/strong> ausspuckt, bei Weitem \u00fcberlegen. Doch wird eine Maschine die menschlichen F\u00e4higkeiten Wortspiele und Mehrdeutigkeiten zu erkennen wohl nicht so schnell erlernen k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n Diese Thematik haben wir in unserem Artikel zu DeepL<\/a> bereits genauer betrachtet. Hier die Kernaussagenzusammengefasst:<\/p>\n\n\n\nWie maschinelle \u00dcbersetzung (M\u00dc) funktioniert<\/h2>\n\n\n\n
Die Anf\u00e4nge der Maschinellen \u00dcbersetzung
<\/strong><\/h3>\n\n\n\nRegelbasierte Maschinelle \u00dcbersetzung<\/h3>\n\n\n\n
Beispielbasierte Maschinelle \u00dcbersetzung<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
Statistische Maschinelle \u00dcbersetzung<\/h3>\n\n\n\n
Neuronale<\/strong> Maschinelle \u00dcbersetzung<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
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<\/a><\/figure>\n\n\n\nBegriffe im Zusammenhang mit M\u00dc<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
![\"\"](\"https:\/\/ehlion.com\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/image-11.png\")
<\/a><\/figure>\n\n\n\nAnwendungen der Maschinellen \u00dc<\/strong>bersetzung<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
Die besten \u00dcbersetzungsprogramme 2020<\/h2>\n\n\n\n
Mensch gegen Maschine – Kann die maschinelle \u00dcbersetzung eine Human\u00fcbersetzung ersetzen?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
Probleme der maschinellen \u00dcbersetzung<\/h3>\n\n\n\n
![\"\"](\"https:\/\/ehlion.com\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/image-12.png\")
<\/a><\/figure>\n\n\n\n