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![]( "Buchcover ISBN 9783745003116")
Maschinelle Übersetzung im Wandel
Die Auswirkungen von künstlicher Intelligenz auf maschinelle Übersetzungssysteme. Mit einer vergleichenden Untersuchung von Google Translate und Microsoft Translator
von Aaron MatthiesenMaschinelle Übersetzung, also die vollautomatische Übersetzung von Texten einer Sprache in eine andere, fasziniert. Forscher suchen seit über 70 Jahren die Lösung für das komplizierte Problem automatischer Übersetzung, die in ihrer Qualität professionelle menschliche Übersetzungen entspricht oder sie übertrifft.
Die Forschung der vergangenen Jahrzehnte ist geprägt von euphorischen Visionen und bitteren Niederschlägen, dem Entwickeln, Verwerfen und Neuentwickeln unterschiedlicher Methoden.
Seitdem 2016 unter anderem Google und Microsoft erfolgreich die aufstrebende Technologie der künstlichen Intelligenz und selbstlernender Software auf ihre Online-Übersetzungsdienste angewendet haben, ist das Feld von einer neuen Euphorie gepackt.
Dieses Buch behandelt die Geschichte und die verschiedenen Ansätze maschineller Übersetzung von 1933 bis heute. Dabei werden typische Probleme der Systeme angesprochen, aber auch aufgezeigt, zu welchen Leistungen KI-Systeme und Deep Learning bereits fähig sind.
Außerdem sollfestgestellt werden, ob mit der aktuellen Generation neuronaler Übersetzungssysteme ein neuerlicher Wandel erkennbar ist, ob Software gar Sprache verstehen kann. Dazu wird untersucht, wie gut drei Übersetzungssysteme mit unterschiedlichen sprachlichen Problemfällen wie Mehrdeutigkeiten umgehen können.
Die Forschung der vergangenen Jahrzehnte ist geprägt von euphorischen Visionen und bitteren Niederschlägen, dem Entwickeln, Verwerfen und Neuentwickeln unterschiedlicher Methoden.
Seitdem 2016 unter anderem Google und Microsoft erfolgreich die aufstrebende Technologie der künstlichen Intelligenz und selbstlernender Software auf ihre Online-Übersetzungsdienste angewendet haben, ist das Feld von einer neuen Euphorie gepackt.
Dieses Buch behandelt die Geschichte und die verschiedenen Ansätze maschineller Übersetzung von 1933 bis heute. Dabei werden typische Probleme der Systeme angesprochen, aber auch aufgezeigt, zu welchen Leistungen KI-Systeme und Deep Learning bereits fähig sind.
Außerdem sollfestgestellt werden, ob mit der aktuellen Generation neuronaler Übersetzungssysteme ein neuerlicher Wandel erkennbar ist, ob Software gar Sprache verstehen kann. Dazu wird untersucht, wie gut drei Übersetzungssysteme mit unterschiedlichen sprachlichen Problemfällen wie Mehrdeutigkeiten umgehen können.