Das im Jahr 2014 erstmals auftauchende Verfahren basiert auf Netzen, die dem neuronalen Aufbau des menschlichen Gehirns nachempfunden sind. Die Besonderheit des Verfahrens lässt sich im Vergleich zur statistischen maschinellen Übersetzung (SMT) am deutlichsten herausstellen: Bei der SMT werden vor der eigentlichen Übersetzung große Mengen an übersetzten Texten verglichen und Ausgangs- und Zieltext anhand der Häufigkeit einander zugeordnet und in ein virtuelles Wörterbuch mit Grammatikregeln überspielt. Diese Wortpaare bilden die Basis der statistischen maschinellen Übersetzung.
Auch bei der NMT werden zweisprachige Texte analysiert, mit dem Unterschied, dass dank eines künstlichen neuronalen Netzes grammatikalische Zusammenhänge zwischen Ausgangs- und Zielsprache implizit erfasst werden. So können gerade bei längeren Sätzen Wortabhängigkeiten erkannt und richtig wiedergegeben werden. Schon jetzt ist die Lesbarkeit von neuronal-maschinell übersetzten Texten scheinbar besser als bei statistischen.
Hallo Martina,
in den letzten Jahren hat sich die maschinelle Übersetzung deutlich verbessert. Es bedarf aber eines guten Post-Editing.
Zu diesem Thema habe ich diesen interessanten Beitrag gefunden:
https://blog.supertext.ch/2019/07/post-editing-was-wie-wer/
LG Jorge