Wir stellen vor: Neural Fragment Recall ̵̵̵— Eine smartere Arbeitsweise
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Wir bei Trados fühlen uns verpflichtet, Innovationen voranzutreiben, die es Übersetzer:innen, Revisor:innen und Reviewer ermöglichen, einfacher, schneller und smarter zu arbeiten. Vor diesem Hintergrund freuen wir uns, Neural Fragment Recall, die neue KI-fähige Version unserer bestehenden Uplift Fragment Recall-Funktion, einzuführen. Diese neue Funktion, die auf KI-gestütztem neuronalem Alignment basiert, steigert die Übersetzungseffizienz, indem sie genauere und konsistentere Fragmentvorschläge in Echtzeit liefert. Neural Fragment Recall ist jetzt sowohl in unseren Desktop- als auch in unseren Online-Editoren verfügbar, wenn Sie mit Cloud-Übersetzungs-Engines arbeiten.
Die Leistungsfähigkeit und Grenzen von Uplift Fragment Recall
In den letzten zehn Jahren war Uplift Fragment Recall ein wichtiges Werkzeug in unseren Editoren. Sie machen Translation Memorys smarter, indem sie Teile von Ausgangs- und Zielsätzen erkennen und verbinden und sie während der Übersetzung als Fragmente vorschlagen. Ohne diese Funktion müsste manuell nach bereits übersetzten Phrasen gesucht und diese in den Editor kopiert werden – ein zeitaufwändiger Prozess.
Uplift Fragment Recall ist ein leistungsstarkes Tool, das einen statistischen Ansatz für das Alignment von Wörtern und Phrasen verwendet. Bei dieser Technik fehlt jedoch ein tieferes Verständnis dafür, wie Wörter in einem gemeinsamen semantischen Kontext zueinander stehen, was dazu führen kann, dass Verbindungen zwischen Ausgangs- und Zielwörtern übersehen werden. Zusätzlich zu den bereits erwähnten Anforderungen benötigt Uplift Fragment Recall relativ große Translation Memorys – in der Regel zwischen 1.000 und 5.000 Übersetzungseinheiten (ÜE) –, um genaue und zuverlässige Ergebnisse zu liefern.
Steigern Sie die Effizienz mit Neural Fragment Recall
Das neue KI-gestützte Neural Fragment Recall verbessert den ursprünglichen Ansatz durch die Nutzung eines mehrsprachigen Modells, das auf große Textmengen vorbereitet ist. Durch die Analyse von Text auf der Ebene der Teilwörter können neue Dokumente effektiv verarbeitet werden, selbst wenn sie Wörter enthalten, die das Modell noch nie gefunden hat.
Neural Fragment Recall ermöglicht das automatische Alignment von Ausgangs- und Zielwörtern oder Phrasen, wenn Übersetzungseinheiten zu einem TM hinzugefügt werden. Die Alignment-Daten werden dabei gespeichert, um einen schnellen und konsistenten Abruf von Fragmenten zu ermöglichen und sicherzustellen, dass Übersetzungen bei TM-Updates auf dem neuesten Stand bleiben.
So können Sie Ihre Übersetzungsprozesse verbessern:
- Neuronales Alignment in Echtzeit: Die in Ihrem Translation Memory gespeicherten Wörter und Phrasen werden automatisch aligniert, sodass auch neu hinzugefügte Fragmente schnell abgerufen werden können.
- Keine Mindestgröße für TM erforderlich: Im Gegensatz zum Vorgänger hängt diese Funktion nicht davon ab, dass Translation Memorys über eine bestimmte Anzahl von Übersetzungseinheiten verfügen. Benutzer:innen sind mit Neural Fragment Recall sofort einsatzbereit und können das volle Potenzial ihrer TMs bereits ab dem ersten Segment, das sie übersetzen, voll ausschöpfen.
- Bessere Konsistenz: Das neuronale Alignment liefert im Vergleich zum statistischen Alignment zuverlässigere und konsistentere Ergebnisse von Beginn an.
- Ideal auch für weniger repetitive Inhalte: Besonders hilfreich ist dies für juristische Inhalte und Inhalte aus dem öffentlichen Bereich, bei denen die Wahrung der Konsistenz von entscheidender Bedeutung ist, selbst wenn die Wiederholungen auf Segmentebene gering sind.
Bild zum Neural Fragment Recall im Online-Editor. Das im Projekt verwendete TM enthält zwei gespeicherte Übersetzungseinheiten (Segmente 6 und 7). Bisher konnte Uplift Fragment Recall keine Vorschläge machen, da nicht genügend ÜE verfügbar sind. Mit Neural Fragment Recall ist nur eine ÜE erforderlich, um mit dem Alignment der Fragmente und der Generierung von Vorschlägen zu beginnen.
Derzeit ist Neural Fragment Recall für drei Sprachpaare verfügbar: Englisch <> Deutsch, Englisch <> Französisch und Englisch <> Spanisch. Je nach Feedback und Nachfrage werden weitere Sprachen hinzugefügt.
Da Fragment-Matches über AutoSuggest sowohl im Desktop- als auch im Online-Editor geliefert werden, können die Übersetzer die Ergebnisse während ihrer Arbeit direkt nutzen, was die Effizienz steigert und die Projektdurchlaufzeit verkürzt.
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