Durchbruch für SDL: Neuronale maschinelle Russisch-Englisch-Übersetzung

Globale Unternehmen erhalten nahezu perfekte maschinelle Übersetzungen vom Russischen ins Englische mit dem neuen Branchenstandard von SDL

SDL (LSE: SDL), ein Marktführer im Bereich globales Content Management, Übersetzung und Digital Experience, gab heute bekannt, dass mit der aktuellen Version der SDL Neural Machine Translation (NMT 2.0) die Übersetzung aus dem Russischen ins Englische gemeistert wurde. Damit ist eines der größten Probleme im Bereich der linguistischen KI (künstliche Intelligenz) gelöst. 

SDL NMT 2.0 übertraf alle Branchenstandards und setzte einen Benchmark für Russisch-Englisch-Übersetzungen: Über 90 % der Ergebnisse wurden von professionellen Russisch-Englisch-Übersetzern als perfekt bewertet. Die neue SDL NMT 2.0-Engine für Russisch steht Unternehmenskunden über SDL Enterprise Translation Server (ETS) zur Verfügung, ein sicheres NMT-Produkt, mit dem große Mengen an Informationen in mehrere Sprachen übersetzt werden können.

„Unser Team hat die Lösung für eine der größten linguistischen Herausforderungen in der maschinellen Übersetzung gefunden“, so Adolfo Hernandez, CEO, SDL. „Die Erforschung der maschinellen Übersetzung (MÜ) begann mit der russischen Sprache, und sie ist seitdem eine der größten Herausforderungen in diesem Fach geblieben. SDL hat bahnbrechende Forschungsstrategien entwickelt, um anspruchsvolle Sprachen zu meistern und so die globale Expansion seiner Unternehmenskunden zu unterstützen. Wir haben die Grenzen gesprengt und die Leistungserwartungen erneut höher gesteckt. Damit ebnen wir nun den Weg für eine Führungsposition in anderen komplexen Sprachen.“

Die linguistischen Besonderheiten und die Komplexität der russischen Sprache im Vergleich zum englischen Satzbau machen diese Kombination für MÜ-Systeme besonders schwierig. Russisch ist eine stark flektierte Sprache mit einer anderen Syntax, Grammatik und Wortstellung als Englisch. Die Komplexität, die sich aus diesen Unterschieden zwischen Russisch und Englisch ergibt, hat das F&E-Team für maschinelles Lernen bei SDL seit Langem dazu angespornt, die Übersetzungsqualität für dieses Sprachpaar zu steigern. 

„Unsere Wissenschaftler und Techniker waren mit ihren mehr als 15 Jahren Erfahrung in Forschung und Innovation bei der maschinellen Übersetzung ideal positioniert, um diese Herausforderung anzunehmen und die neuronale MÜ auf die nächste Stufe zu heben“, erklärt Samad Echihabi, Head of Machine Learning R&D, SDL. „Wir haben unsere neuronale Technologie weiterentwickelt, optimiert und angepasst, um hochgradig komplexe Übersetzungsaufgaben wie Russisch-Englisch zu bewältigen – mit fantastischen Ergebnissen. Ein Rechner, auf dem SDL NMT 2.0 ausgeführt wird, kann jetzt Übersetzungen russischer Texte produzieren, die von denen zweisprachiger Übersetzer kaum noch zu unterscheiden sind.“ 

SDL NMT 2.0 ist für Genauigkeit und flüssige Formulierungen optimiert und bietet ein leistungsstarkes Muster für den Umgang mit morphologisch anspruchsvollen Sprachen. Es wurde so konzipiert, dass es sich bei der Konfiguration der Engine an die Qualität und Quantität der Daten anpasst. Dies führt zu einer hohen Lerneffizienz. SDL NMT 2.0 wurde zudem mit Blick auf Unternehmensanforderungen entwickelt. Ein erheblicher Schwerpunkt lag daher auf der Übersetzungsgeschwindigkeit und der Kontrolle durch den Anwender in Form von Terminologiemanagement. Dies wird die Produktivität von Sprachdienstleistern weiter steigern, und die hauseigenen Übersetzer von SDL werden als Erste Zugriff auf die neue Engine erhalten und von dieser Entwicklung profitieren. 

SDL NMT 2.0 wird in SDL Enterprise Translation Server (ETS) eingesetzt und bietet Unternehmen ungeahnte Möglichkeiten, Informationen zu verstehen, zu kommunizieren, zusammenzuarbeiten und Geschäfte zu tätigen. Sie können damit große Mengen von Inhalten schnell und sicher in eine oder mehrere Sprachen übersetzen. SDL ETS sorgt für eine umfassende Kontrolle und überragende Sicherheit von Übersetzungsdaten und wird daher seit mehr als einem Jahrzehnt auch im öffentlichen Sektor erfolgreich eingesetzt.

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