Nach einer Periode, in der maschinelle Übersetzung (MÜ) ein Plateau erreicht zu haben schien, haben in jüngster Zeit zum einen der Fortschritt in der Sprachtechnologie und zum anderen der extrem gestiegene Bedarf an (online) Übersetzung der Forschung im Bereich MÜ neuen Auftrieb gegeben.
Ziel in taraXÜ war es, vorhandene MÜ-System aller gängigen Paradigmen (statistisch, pattern- und regelbasiert, Translation Memories verwendend) in einer mehrfach hybriden Architektur intelligent zu parallelisieren. Da die Systeme verschiedene Stärken- und Schwächenprofile haben, wurden durch ein geschicktes Auswahlverfahren mit Machine Learning nicht nur bessere Übersetzungsergebnisse erzielt. Durch Rückkopplung sind auch die Defizite der einzelnen Systeme in ihrer Wirkungsweise wissenschaftlich besser verstanden worden.
Ein wichtiger Baustein von taraXÜ war eine den Ansprüchen der industriellen Übersetzung genügende Evaluation der Ergebnisse. Die in der wissenschaft verwendeten Verfahren gaben bislang nämlich keinen Aufschluss darüber, wie die Kosteneinsparung beim Einsatz von MÜ optimiert werden kann. Mehrere aufwändige Evaluationsrunden in taraXÜ haben hier neue Antworten gegeben.
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