Es gibt unterschiedliche KI-Tools, die für Übersetzungen genutzt werden. Hier einige Beispiele:

Textvisualisierung
Textvisualisierungs-Tools sind Softwareanwendungen, die genutzt werden, um textuelle Daten grafisch darzustellen, sodass Muster, Trends und Beziehungen leichter erkennbar werden. Sie helfen dabei, große Mengen an Textinformationen übersichtlich zu visualisieren, wie durch Word Clouds [1], Topic Modeling [2], Network Graphs [3] oder Sentiment Analysis Charts [4]

• Voyant Tools:

• • Zeigt häufige Begriffe eines Dokuments, durchschnittliche Wortzahl pro Satz, Wortschatzdichte, „Readability Index” und Wortkollokationen

• COH-Metrix

• • Soll eine Hilfe zur Überprüfung der Kohärenz und Kohäsion eines Textes sein. Stellt ebenfalls Angaben zu Wort- Satz- und Paragraphenlänge zur Verfügung. („Unsere Definition von Kohäsion besteht aus Merkmalen des expliziten Textes, die eine Rolle dabei spielen, dass der Leser [sic] die Ideen im Text gedanklich verbindet” [5].)

• Sketch Engine

• • Identifiziert Neologismen, extrahiert Schlüsselworte und -begriffe, generiert Wortlisten und N-Grams, zeigt Beispiele von Worten in ihren jeweiligen Kontexten.

NMT-Übersetzung
NMT-Übersetzungstools (Neural Machine Translation) verwenden künstliche neuronale Netzwerke zur automatischen Übersetzung zwischen verschiedenen Sprachen. Diese Systeme sind darauf trainiert, die Bedeutung ganzer Sätze und Texte zu erfassen, anstatt Wörter oder Phrasen isoliert zu übersetzen. Diese Tools verbessern sich kontinuierlich durch das Lernen aus großen Datenmengen und können Kontext und Nuancen besser verstehen als frühere, regelbasierte oder statistische Übersetzungssysteme.

• DeepL

• • Übersetzt ganze Text-Dateien, lässt alternative Formulierungen auswählen, erkennt besser Kontexte und Redewendungen als Google Translate. Hat eine Spracheingabe- und Sprachausgabefunktion. Lässt bei der Pro-Version zwischen formellem und informellem Ton der Übersetzung unterscheiden. Stellt DeepL-Write (Deutsch und Englisch) zur Verfügung, welches Texte korrigieren und Vorschläge zu alternativen Formulierungen, Schreibstil und Ton machen soll.

• Google Translate

• • Bietet 108 Sprachen, kann Fotos und Textdateien übersetzen, verfügt über Spracheingabe- und Sprachausgabefunktion sowie einer Unterhaltungsfunktion, über die live Gespräche übersetzt werden können. Ist kontextuell oft eingeschränkt.

• ChatGPT

• • Durch Chat-Funktion feiner abstimmbar auf spezifische Übersetzungsaufgaben als die restlichen aufgeführten Tools. Der ausgegebene Text lässt sich allerdings nicht bearbeiten, sondern Änderungen müssen selbst eingefügt oder angefragt werden. Rechtschreibung und Zeichensetzung ist meist schlechter als bei DeepL.

• NLLB

• • „No Language Left Behind” von Social-Media Unternehmen Meta, soll 200 Sprachen übersetzen, inklusive solcher, für welche es wenig Ressourcen gibt, Meta gibt als Beispiele Asturian, Luganda und Urdu an. Meta möchte das Modell nutzen, um die zum Unternehmen gehörenden Apps auf mehr Sprachen zu übersetzen und dadurch international mehr Inhalte zugänglich machen zu können.

CAT-Tools
Computer-Assisted-Translation-(CAT)-Tools sind Programme zur zentralen Bearbeitung von Texten und Übersetzungen. Alles, was mit einem Übersetzungsauftrag zu tun hat, kann in einem CAT-Tool koordiniert und organisiert werden: Die zu übersetzenden Texte, weiterführende Materialien, Terminologie, Paralleltexte, Kunden-Informationen oder Projekt-Bedingungen sowie Bearbeitungsdauer. Sie werden daher hauptsächlich von Übersetzungsunternehmen genutzt.

• SmartCat

• • Ermöglicht im Team zu arbeiten, macht Vorschläge zur Übersetzung, sucht nach Konkordanzen, speichert Revisionsverläufe sowie Segment- und Dokumentkommentare.

• Lilt

• • Erlaubt die Integration von präferierten LLMs und MT-Tools in die Plattform. Setzt viel Wert auf individuelles Finetuning und bietet die Möglichkeit von Bild-, Audio-, PDF-, und Videoübersetzung.

• Phrase (vormals MemSource)

• • Autosuggest-Funktion, Team-Zugriff und Kommentarfunktion wie bei SmartCat, hat allerdings Schwächen bei der Rechtschreibprüfung. Speichert zudem nicht automatisch.

Einzelnachweise

1 Eine Darstellung der häufigsten Wörter in einem Text, wobei die Größe eines Wortes dessen Häufigkeit anzeigt.

2 Identifikation und Visualisierung von Themen innerhalb großer Textsammlungen.

3 Visualisierung der Beziehungen zwischen Wörtern oder Begriffen, oft in Form von Netzwerken.

4 Grafiken, die die emotionale Tendenz (positiv, negativ, neutral) von Texten darstellen.

5 Danielle S. McNamara, Arthur C. Graesser: Coh-Metrix: Analysis of text on cohesion and language. In: Behavior Research Methods, Instruments, & Computers 36 (2004). S. 193-202.

Autor:innen
Text: Ariane Siebel

Lektorat: Jenifer Becker

Zitation
Ariane Siebel: Tools zur Übersetzung mithilfe KI. In: AI-Labkit. 2024. https://ai-labkit.de/lernen/?post=tools-zur-%C3%9Cbersetzung-mithilfe-ki