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1.5.3   „Smarte“ Maschinelle Übersetzung

Auch im Bereich der Maschinellen Übersetzung (MÜ) sind deutliche Ansätze einer „Smartifizierung“ spürbar.

Zunächst setzte man in der MÜ auf regelbasierte Verfahren, die mit Hilfe von syntaktischen Mustern und Wörterbüchern die Konvertierung von Aussagen aus einer Sprache in die nächste umsetzten. Später und bis heute sind statistische Verfahren hinzugekommen (auch für die Auswertung von Big Data). Seit etwa zwei Jahren verhelfen künstliche neuronale Netze MÜ-Systemen zu besseren Ergebnissen (en: „NMT = Neural Machine Translation“). In November 2016 schaltete Google seine neuen, auf dieser Technologie basierenden MÜ-Engines frei und konnte damit die Ergebnisse bei manchen Sprachkombinationen außerordentlich verbessern.

 



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© 2017 DIT (Deutsches Institut für Terminologie e.V.)
Petra Drewer, François Massion, Donatella Pulitano


 

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  • DTT-Förderpreis 2022/2023

    Auch 2022/2023 vergeben wir unseren DTT-Förderpreis für herausragende Leistungen auf dem Gebiet der Terminologiewissenschaft und Terminologiearbeit.

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    Termin: 06. Dezember 2021, 10:00 - 11:30 Uhr Ort: Online

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  • *** AUSGEBUCHT *** DTT-Vertiefungsseminar: „Terminologiearbeit – Projekte, Prozesse, Datenaustausch“

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  • DTT-Webinar: „Terminologieprüfung“

    Termin: 16. September 2021, 10:00 - 11:00 Uhr Ort: Online

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  • 17. DTT-Symposion 2021: PDFs der Vorträge zum Download

    Die PDFs der Vorträge des 17. DTT-Symposions, das am 16./17. & 23./24. April 2021 online stattfand, stehen nun zum Download bereit.

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edition: Neuste Ausgabe

  • edition 2/2021

    Jetzt lesen. Inhalt: Terminologische Beeinflussung der Neuronalen Maschinellen Übersetzung Autor: Tom WinterThere are various ways to influence the output of neural machine translation. Using two application examples from Deutsche Bahn AG, the...

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    Symposion, Seminar oder Webinar? Hier finden Sie alle kommenden Termine des DTT und ausgewählte Veranstaltungen unserer Partnerverbände im Überblick. Wir freuen uns auf Ihre Teilnahme!

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