Dank Künstlicher Intelligenz hat die Maschinelle Übersetzung einen enormen Produktivitätssprung getan. Wie kann es jetzt weitergehen, etwa mit Hilfe von Pre-Editing oder dem Trainieren mit eigenen Daten? Gefragt ist das Fachwissen der Technischen Redaktion.
Bei der neuronalen Maschinellen Übersetzung (NMÜ) wird für jedes Wort im Ausgangssatz („Eingabewort“) eine Repräsentation in Form eines Zahlenvektors erzeugt. In der Maschinellen Übersetzung reichert der Encoder jedes Eingabewort mit Kontextinformationen aus dem ganzen Eingabesatz an. Der Decoder generiert die Ausgabewörter und baut Wort für Wort den Ausgabesatz auf. Die Wahrscheinlichkeit für das jeweils nächste Wort ergibt sich dabei aus den Wörtern des Eingabesatzes und allen bisher generierten Ausgabewörtern (Abb. 01).
Abb. 01 Encoder-Decoder-Architektur. Quelle Rachel Herwartz
Der Erfolg dieser Methode liegt in der Nachbildung eines neuronalen Netzes. Im Gehirn werden die Nervenzellen (Neuronen) durch Synapsen miteinander verbunden und spannen dadurch „neuronale Netze“ auf. Künstliche neuronale Netze (KNN) sind Programme, die im Training durch die Verknüpfung von Daten lernen, ...
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