DFKI-LT - taraXÜ

Selbstanpassende Maschinelle Übersetzung durch mehrfach hybride Sprachtechnologie

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 ist 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, sind durch ein geschicktes Auswahlverfahren mit Machine Learning nicht nur bessere Übersetzungsergebnisse zu erwarten. Durch Rückkopplung sollen auch die einzelnen Systeme in ihrer Wirkungsweise wissenschaftlich besser verstanden und optimiert werden.

Ein wichtiger Baustein von taraXÜ ist eine den Ansprüchen der industriellen Übersetzung genügende Evaluation der Ergebnisse. Die in der wissenschaft verwendeten Verfahren geben bislang nämlich keinen Aufschluss darüber, wie die Kosteneinsparung beim Einsatz von MÜ optimiert werden kann. Mehrere aufwändige Evaluationsrunden in taraXÜ werden hier neue Antworten geben.