Erfahren Sie mehr über die Forschung von Lilt im Bereich der kontextbezogenen KI

Die umfangreichen Sprachmodelle von Lilt werden während der Arbeit der Übersetzer in Echtzeit fein abgestimmt und aktualisieren die Parameter automatisch mit jedem übersetzten Satz. Diese enge Schleife ermöglicht die Adaptation an spezifisches Vokabular auf Dokument- und Projektebene, strukturelle Muster und Besonderheiten. Unser Forschungsteam konzentriert sich auf die schnelle und effektive Kontextualisierung modernster, neuronaler, maschineller Übersetzungsmodelle. Dabei werden Methoden verwendet, die effizient genug sind, um personalisierte, neuronale, maschinelle Übersetzung in großem Maßstab zu unterstützen.

Kontextbezogene KI, die die Lokalisierung unterstützt, muss nicht nur die isolierte Übersetzung ganzer Sätze ermöglichen. Vielmehr muss sie Vorschläge machen, was die Übersetzer als Nächstes im Kontext tippen, wie sie die Formatierung vom Ausgangsdokument in das Zieldokument übertragen und welche Bearbeitungen von den Reviewern vorgenommen werden sollen. Wirklich interaktive Systeme müssen bei all diesen Vorschlägen Terminologiedatenbanken, Übersetzungsspeicher und kontextabhängige Einschränkungen berücksichtigen. Unser Forschungsteam konzentriert sich auf die gesamte Bandbreite der automatisch generierten Vorschläge, die die Geschwindigkeit und Qualität der menschlichen Lokalisierungsarbeit in den Bereichen Übersetzung, Überprüfung und Qualitätssicherung verbessern können.

Der einzigartige Lokalisierungsansatz von Lilt stellt sowohl professionelle Übersetzer als auch Technologien der künstlichen Intelligenz gemeinsam in das Zentrum unserer Aktivitäten. In diesem Umfeld ergeben sich eine Vielzahl von Problemen der Mensch-Computer-Interaktion – von Textbearbeitungsschnittstellen bis hin zur Zuweisung von Übersetzern zu Projektabläufen. Unser Forschungsteam konzentriert sich auf das Interaktionsdesign der gesamten Lilt-Plattform und die Datenwissenschaft in der Geschäfts- und Übersetzer-Community von Lilt.