Der Bereich der KI-Übersetzung ist eine sich entwickelnde Branche, die neue Technologien und Strategien verwendet, um sie weiter zu entwickeln. Es ist eine voll mit Branchenveteranen aus vielen Abteilungen, die auch den Weg für die zukünftige Skalierung ebnen.
Da KI-Übersetzung jedoch viele Disziplinen in einer einzigen zusammenhängenden Idee kombiniert, ist sie mit Begriffen und Phrasen gespickt, die nicht immer so offensichtlich sind. Es kann sich leicht so anfühlen, als ob Ihre Kollegen eine Unterhaltung führen, die Sie möglicherweise nicht mitbekommen.
Um Ihnen dabei zu helfen, haben wir eine Liste der wichtigen Begriffe in einem einfachen und verständlichen KI-Wörterbuch zusammengestellt.
Adaptive Engine Training
Dieser Ansatz bietet kontinuierliche Schulungen, wodurch der Wiederholungs-/Bereitstellungszyklus des benutzerdefinierten Engine-Trainings überflüssig wird. Das Modell wird immer auf die neuesten Daten trainiert und aktualisiert die Parameter des bereitgestellten Modells mit jedem neuen Trainingsbeispiel. Lilt ist ein Pionier dieser Technologie.
Anwendungsprogrammschnittstelle (API)
Eine API ist eine Software, die es zwei Anwendungen ermöglicht, miteinander zu interagieren.
Tool für computergestützte Übersetzung (CAT)
Ein CAT-Tool wurde entwickelt, um Übersetzern dabei zu helfen, die Geschwindigkeit und Konsistenz der Übersetzung von Inhalten zu erhöhen. Zu den beliebtesten Funktionen eines CAT-Tools gehören Translation Memories und Termbasen.
Konnektor
Ein Konnektor ist eine Integration, mit der Unternehmen Inhalte aus ihren bestehenden Systemen an Lilt senden können, um die Lokalisierungs-Workflows zu vereinfachen. Ermöglicht eine automatisierte, konsistente Lokalisierung.
Content Management System (CMS)
Ein CMS ist ein Software-Tool, mit dem Unternehmen Website-Inhalte einfacher als mit herkömmlichen Methoden erstellen, bearbeiten und veröffentlichen können. Zu den gängigen CMS-Systemen gehören WordPress, Contentful und Drupal.
Kontextbezogene KI-Engine
Systeme mit künstlicher Intelligenz, die den Kontext einer bestimmten Situation oder Abfrage verstehen und interpretieren können, um relevantere und genauere Antworten oder Ausgaben zu liefern.
Benutzerdefinierte Engine-Training
Bei einem inhaltsspezifischen Datensatz verfolgt dieser Ansatz die Parameter eines Modells einmal und stellt diese Parameter bereit. Wenn Sie an einem weiteren Beispiel trainieren möchten, müssen Sie das gesamte Modell neu trainieren und es erneut bereitstellen.
Kundenerfahrung
Kundenerfahrung ist die gesamte Erfahrung, die ein Kunde mit einem Unternehmen machen kann – von Vertrieb und Marketing bis hin zum Kundensupport und dem Produkt. Eine positive Kundenerfahrung bedeutet, dass die Kundenerwartungen an den meisten (wenn nicht allen) Interaktionspunkten erfüllt werden. Ebenso ist die Customer Journey ein Verlauf der Interaktionen, die ein Kunde oder Interessent mit einem Unternehmen, einer Dienstleistung oder einem Produkt haben kann. Diese Reise sieht je nach Unternehmen und Kunde oft anders aus und kann sich auf die Kundenerfahrung auswirken.
Few-Shot-Prompting
Bei dieser Technik werden Trainingsbeispiele zur Eingabe des bereitgestellten Modells hinzugefügt, die auch den zu übersetzenden Text enthalten. Die Trainingsbeispiele beeinflussen die Ausgabe des Modells, ohne die Modellparameter anzupassen.
Feinabstimmung
Dies ist ein Begriff, der sich auf neuronale Netzwerke bezieht, der dem adaptiven Motorentraining entspricht. Es passt die Modellparameter für jedes neue Beispiel an.
Fuzzy-Matching
Bei dem Fuzzy-Matching sucht ein CAT-Tool nach Segmenten in einem Translation Memory mit ähnlicher Bedeutung und Rechtschreibung. Fuzzy-Übereinstimmungen sind oft zu 75-99% einem bestehenden Eintrag ähnlich.
Generative KI
Generative KI ist eine Art Technologie für künstliche Intelligenz, die neue Inhalte wie Text, Bilder, Audio und Daten erzeugen kann.
Global Experience (GX)
Global Experience ist der Prozess, bei dem die Kundenerfahrung eines Unternehmens mehrsprachig wird und für alle Kunden und Interessenten zugänglich ist, unabhängig von der Sprache oder dem jeweiligen Gebietsschema. Eine erfolgreiche globale Erfahrung besteht darin, dass sich alle internen Teams an der globalen Strategie ausrichten.
Globalisierung
Bei der Globalisierung geht es darum, verschiedene Länder und Kulturen zusammenzubringen, unabhängig davon, ob sie nach Menschen, Volkswirtschaften oder Grenzen getrennt sind. Oft gilt Globalisierung als das übergeordnete Ziel, das Lokalisierung, Internationalisierung und Übersetzung zusammen verfolgen.
Menschliches Feedback
Die Änderungen oder Akzeptanzen der Übersetzungsaufforderungen. Dieses Feedback ermöglicht es dem KI-System, sein Verhalten und seine Ausgabe auf der Grundlage sich ändernder Umstände oder neuer Informationen aus dem Feedback der Linguisten zu lernen und anzupassen. Im Gegensatz zu MTPE lernt menschliches Feedback in Echtzeit und verbessert sich von alleine durch mehr Feedback, ohne dass Daten neu trainiert werden müssen.
In-Context-Learning (ICL)
ICL ist ein neuerer Übersetzungsansatz, der die schnelle Anpassung eines einzelnen Modells an einen bestimmten Inhaltstyp ermöglicht, indem die Parameter des Modells mit einem konstanten Strom an neuen Trainingsbeispielen aktualisiert werden.
Lokalisierung (l10n)
Bei der Lokalisierung wird sich die Anpassung an ein bestimmtes Gebietsschema oder eine bestimmte Region vornehmen. Dies umfasst oft alle sichtbaren Komponenten wie Text und Bilder, um sicherzustellen, dass sie zur Kultur passen.
Maschinelle Übersetzung (MT)
Maschinelle Übersetzung ist eine vollautomatisierte Software, die Inhalte von einer Sprache in eine andere übersetzt. Da ein großer Teil der Inhalte weltweit für Menschen nicht zugänglich ist, die die Originalsprache nicht sprechen, kann MT Inhalte schneller und in mehr Sprachen übersetzen.
Nachbearbeitung maschineller Übersetzungen (MTPE)
Einige Unternehmen verwenden einen Übersetzungsansatz namens maschinelle Übersetzung Post-Editing (MTPE), bei dem Inhalte mit MT übersetzt und anschließend von menschlichen Übersetzern überprüft werden. Dieser Workflow senkt zwar die Kosten, die Qualität ist jedoch in der Regel niedriger als bei maschinellen Übersetzungen durch Menschen in der Schleife oder bei Übersetzungen nur durch Menschen.
Natural Language Processing (NLP)
NLP ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, der sich darauf konzentriert, dass Computer Sprache auf menschliche Weise verstehen können. Es kombiniert Linguistik mit Technologie, um die Bedeutung, den Kontext und die Absicht hinter der gesprochenen und/oder geschriebenen Sprache zu verstehen. Häufige Beispiele für NLP sind Chatbots, Sprach-zu-Text-Software, digitale Assistenten (wie Alexa oder Siri) und mehr.
Terminologiemanagement
Terminologiemanagement ist ein Prozess der Recherche, Auswahl, Definition, Aktualisierung und Pflege wichtiger Begriffe in der Landessprache, die für ein Unternehmen, ein Produkt oder einen Dienstleister oder eine öffentliche oder wissenschaftliche Einrichtung relevant sind.
Übersetzungsmanagementsystem (TMS)
Ein TMS ist ein Softwaresystem, das den Lokalisierungsprozess von Anfang bis Ende verwaltet. Meistens sollen sie den Lokalisierungs-Workflow automatisieren und optimieren, damit die Inhalte leichter zur Übersetzung hin und her übertragen werden können.
Translation Memory (TM)
Ein TM ist eine Datenbank, in der alle vorherigen Übersetzungssegmente gespeichert sind. Diese Segmente können dann in zukünftigen Übersetzungen verwendet werden, was den Übersetzern Zeit spart, die Konsistenz der Marke sicherstellt und Kosten für Unternehmen spart.
Nutzung von Terminologie (TM)
Dies ist der Begriff, der verwendet wird, um die Häufigkeit der TM-Nutzung zu verfolgen und zu messen. Je höher der Hebel, desto häufiger wird in nachfolgenden Übersetzungen auf ein TM verwiesen, was wahrscheinlich zu einer schnelleren Bearbeitung und geringeren Kosten führt.
Es werden immer noch neue Begriffe angezeigt, daher ist es wichtig, dass Sie über die neuesten Entwicklungen in der Branche informiert bleiben und mit einem vertrauenswürdigen KI-Übersetzungspartner zusammenarbeiten.
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