Selbstverbessernde Intelligenz

Automatisches Post-Editing

Übersetzen Sie große Mengen an Inhalten schnell und nutzen Sie dabei die Qualitätseinschätzung und generative KI, um die Qualität und den Sprachfluss Ihrer Inhalte zu verbessern.

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Automatisierung Ihres Post-Editing-Prozesses

Unsere Generative Language Pairs revolutionieren die Übersetzung hoher Inhaltsvolumen, indem sie neuronale maschinelle Übersetzung, Qualitätseinschätzung und ein privates LLM in einer sicheren und flexiblen Umgebung kombinieren.

Das Ergebnis ist eine selbstverbessernde Intelligenz, die nicht nur den Post-Editing-Aufwand durch Benutzer:innen erheblich reduziert, sondern auch die Übersetzungsqualität verbessert.

Die wichtigsten Vorteile

Selbstverbessernde Feedbackschleife

Passt sich über eine integrierte Feedbackschleife kontinuierlich an und lernt dazu, sodass Übersetzungen mit der Zeit immer genauer und besser werden.

Unternehmensgerechte Sicherheit und zuverlässiger Datenschutz

Zur Aufrechterhaltung der hohen Standards von Language Weaver wird das LLM in einer privaten und sicheren Umgebung gehostet und es werden keine Daten zu Trainingszwecken an ein öffentliches LLM übertragen.

Unkomplizierte Integration

Flexibilität bei der Integration über APIs einschließlich CMS, TMS und KBS, sodass Generative Language Pairs bessere automatische Übersetzungen liefern können, wo immer sie benötigt werden.

Unterstützung für Human-in-the-Loop

Über die vereinfachte Bearbeitungsoberfläche können Fachexpert:innen die Übersetzung überprüfen und ändern.

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Die Methode

Auto-adaptive MT

Als Erstes liefert das auto-adaptive Modell für neuronale maschinelle Übersetzung präzise und effiziente Übersetzungen in großem Maßstab.

Es lernt kontinuierlich über externe Eingaben wie Translation Memory-Daten, zweisprachige Wörterbücher und Echtzeit-Feedback beim Post-Editing. Anhand einer integrierten Feedbackschleife optimiert es seine Ausgabe.

MT-Qualitätseinschätzung

Als Nächstes nutzt das MTQE-Modell von Expert:innen gekennzeichnete und annotierte Daten, um jeden übersetzten Satz automatisch zu bewerten.

Das Modell reproduziert die Entscheidungen unserer eigenen Sprachexpert:innen, indem es Übersetzungen als gut, adäquat oder schlecht kategorisiert. Das Hervorheben von Übersetzungen mit geringer Qualität ermöglicht eine effizientere Verarbeitung von Inhalten.

Privat gehostetes LLM

Nach dem MTQE-Schritt führt ein privates Large Language Model (LLM) ein automatisches Post-Editing für Segmente durch, die einer Nachbearbeitung bedürfen. Dieses generative KI-Modell verbessert die Genauigkeit und den Sprachfluss von Übersetzungen und reduziert so den manuellen Aufwand.

Durch die Automatisierung dieses entscheidenden Schritts werden hochwertige Übersetzungen schneller und effizienter bereitgestellt, was zu erheblichen Kosteneinsparungen und einer kürzeren Markteinführungszeit beiträgt.

Selbstverbessernde Intelligenz

Unsere NMT-Modelle passen sich kontinuierlich an und lernen fortlaufend über eine integrierte Feedbackschleife, die Ergebnisse der Qualitätsbeurteilung und generative KI-Ausgaben einbezieht.

Dieser adaptive Lernprozess sorgt dafür, dass Übersetzungen im Laufe der Zeit immer genauer und besser werden und somit Ihre wachsenden Übersetzungsanforderungen erfüllen.

Schluss mit unnötig komplizierten Übersetzungen: Wie KI Post-Editing automatisiert

Erfahren Sie, wie wir die maschinelle Übersetzung mit automatischem Post-Editing revolutionieren – einer bahnbrechenden Technologie von Language Weaver, die Übersetzungen in Echtzeit verbessert. Genau wie intelligente Saugroboter lernen, effizienter zu reinigen, verbessert diese KI-gestützte Funktion kontinuierlich die Übersetzungsqualität. Durch die Identifizierung von Schwachstellen in Übersetzungen und die Optimierung in Echtzeit können Unternehmen manuelles Post-Editing reduzieren, die Effizienz steigern und Kosten senken.

Häufig gestellte Fragen (FAQs)

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Welche Arten von Sprachpaaren bietet Language Weaver an?

Language Weaver bietet ein breites Spektrum an Sprachpaaren (Language Pairs, LPs), die an Ihre geschäftlichen Anforderungen angepasst werden können. Dazu gehören folgende:

Generisch: Sprachpaare, die regelmäßig von den festangestellten Expert:innen von Language Weaver trainiert und aktualisiert werden.

Benutzerdefiniert/Spezifisch: Sprachpaare, die speziell für Kunden trainiert wurden und ihre eigenen Translation Memorys verwenden. Die linguistischen Expert:innen von Language Weaver unterziehen sie einer speziellen Feinabstimmung.

Adaptive: Generische Sprachpaare, die von Ihnen mithilfe Ihrer eigenen Translation Memorys (TMs) optimiert werden. Adaptive Language Pairs werden auf Ihre eigene Terminologie, Ihren Markenstil und Ihren Kontext zugeschnitten. In der Regel werden sie 2 bis 3 Mal pro Jahr neu trainiert.

Auto-Adaptive: Alle Funktionen entsprechen denen eines Adaptive Language Pairs, mit der zusätzlichen Fähigkeit, dass es während der Verarbeitung von Inhalten dazulernt. Auto-Adaptive Language Pairs lernen nicht nur von Ihren TMs, sondern erkennen auch Benutzerfeedback und Wörterbucheinträge als Trainingsdaten und schaffen so einen kontinuierlichen Lernzyklus.

Generativ: Ein Generative Language Pair kombiniert die Leistungsfähigkeit von Auto-Adaptive Language Pairs mit der Einschätzung der Qualität maschineller Übersetzungen (Machine Translation Quality Estimation, MTQE) und automatischem Post-Editing. Das automatische Post-Editing wird mit privat gehosteten LLMs durchgeführt.

Was ist ein Generative Language Pair?

Language Weaver bietet verschiedene Sprachpaare, darunter generische, Adaptive, Auto-Adaptive, benutzerdefinierte/spezifische und Generative Language Pairs. Generative Language Pairs sind unser neuestes Modell,

das die Leistungsfähigkeit von Auto-Adaptive Language Pairs mit der Einschätzung der Qualität maschineller Übersetzungen (Machine Translation Quality Estimation, MTQE) und privat gehosteten LLMs kombiniert.

Was ist mit dem „privaten LLM“ gemeint, das Generative Language Pairs verwenden?

Ein „privates LLM“ ist ein LLM, das wir in unserer eigenen Umgebung bereitgestellt haben. Der Vorteil eines privaten LLM besteht darin, dass es eine zusätzliche Sicherheitsebene bietet und damit sicherstellt, dass Kundendaten niemals für Dritte zugänglich gemacht werden.

Erste Schritte mit automatischem Post-Editing

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