Alle reden von künstlicher Intelligenz und neuronalen Netzwerken und wie man sie anwenden kann. Dies möchte auch forcont für sich nutzen. Welche Möglichkeiten es für den Einsatz von KI gibt, da gibt es einige Beispiele. Ein spezielles Beispiel ist das Thema Lokalisierung und maschinelle Übersetzung (Machine Translation).
Was ist Lokalisierung? Kurz zusammengefasst handelt sich um einen Prozess zur Übertragung von Inhalten an die Anforderungen eines Ziellandes, d.h. Übersetzung und Anpassung an die Zielsprache.
Was ist maschinelle Übersetzung? Einfach ausgedrückt ist es die Übersetzung natürlicher Sprache durch einen Computer. Dafür gibt es verschiedene Methoden und eine davon ist die Nutzung von KI durch neuronale Netzwerke und maschinelles Lernen, das Deep Learning. Deshalb nennt man diese Methode auch NMT: Neural Machine Translation.
Und was hat das mit forcont zu tun? Ganz einfach:
Das Produkt forpeople | Der Personalmanager wird in drei Sprachen übertragen (Englisch, Französisch und Italienisch). Das bedeutet, dass alle Inhalte der Benutzeroberfläche mit allen Menüs, Eingabemasken, Hinweisen, Tooltips usw. in die jeweilige Sprache lokalisiert werden. Bisher ist das mit Hilfe eines CAT-Tools (Tool zur computergestützten Übersetzung) und Übersetzung durch den Menschen, die Fachübersetzer, erfolgt.
forcont hat die Herausforderung angenommen und den bestehenden Lokalisierungsprozess auf den Kopf gestellt. Unter Verwendung das CAT-Tools SDL Trados Studio und DeepL, Anbieter einer auf KI-basierenden Engine für neuronales maschinelles Übersetzen, wurde ein neuer Lokalisierungsprozess entwickelt.
Wie läuft so ein Prozess ab?
- Übersetzungsressourcen bereitstellen
- Übersetzungsprojekt erstellen, dabei die Terminologiedatenbank einbinden
- Maschinelle Rohübersetzung über SDL Trados mit DeepL Plugin
- Projektpaket an Posteditoren (Fachübersetzer)
- Rückpaket von Posteditoren prüfen
- Zieldateien ausgeben
- Zielsprachige Ressourcen prüfen
- In Anwendung einspielen
Die zu übersetzenden Dateien müssen an die Vorrausetzungen für maschinelle Übersetzung angepasst werden. Wie soll eine Engine für maschinelle Übersetzung erkennen, dass es sich bei einem „Wort“, um eine nicht zu übersetzende Variable handelt, weil es beispielsweise ein Eigenname ist? Diese und andere mögliche Problemfälle gilt es zu lösen. Dazu gehört, dass für jedes Dateiformat die Projekteinstellungen in SDL Trados individualisiert werden. Schließlich soll ja erkannt werden, was zu übersetzen ist und was nicht.
Wir freuen uns, dass die ersten Schritte für einen neuen Lokalisierungsprozess getan sind. Mit Unterstützung maschineller Übersetzung wurde forpeople in drei Sprachen übertragen und der erste Meilenstein in diesem Projekt erreicht. Alle dabei gesammelten Erfahrungen werden zur weiteren Optimierung der Lokalisierung herangezogen. Der Lokalisierungsprozess soll perspektivisch noch weiter automatisiert werden. Wenn möglich bis zur kontinuierlichen Lokalisierung (Continuous Localization), bei der agil und analog zum Entwicklungsprozess Inhalte übersetzt werden.
Aber trotz computergestützter Übersetzung über SDL Trados und DeepL kommt ein Lokalisierungsprojekt (noch) nicht ohne den Menschen aus: Vor- und Nachbereitung der Ressourcen, des Projekts und Postediting sind Menschenwerk.
Die ersten Erfahrungen sind gemacht, die Grundlagen geschaffen und wer weiß, eines Tages, in nicht allzu weiter Ferne, arbeitet forcont mit einer „Continuous Localization“ – immer agil, immer im Fluss.
