Forschungserfolge in Deep Machine Translation fördern Chatbot-Technologie für den digitalen Binnenmarkt

Das Forschungsprojekt QTLeap hat durch den innovativen Einsatz von tiefen Methoden der maschinellen Übersetzung die linguistische Schallmauer durchbrochen. Durch die Wiederverwendung von multilingualen Website-Inhalten in der Software-Entwicklung hat das Projekt intelligente Chatbots entwickelt. Dank dieser Erfolg können wegweisenden Technologien der nächsten Generation entwickelt werden, die die Kommunikation auf dem globalen digitalen Binnenmarkt revolutionieren können.

Einst waren es die Corporate Websites, die mit der Verbreitung und Notwendigkeit von PCs und Laptops im geschäftlichen und privaten Leben zum unerlässlichen und wichtigsten Marketing-Tool auf dem digitalen Binnenmarkt aufstiegen. Heute ist das Leben ohne Smartphone undenkbar, und Mobile Apps haben inzwischen die Stellung als bevorzugte Verbindung zur digitalen Welt eingenommen. Mit den Forschungserfolgen im Bereich der künstlichen Intelligenz heißt der nächste disruptive Schritt Chatbots, die mit Anwendern mittels Dialogen in unterschiedlichen Sprachen agieren können.

Das QTLeap-Projekt hat innovative Methoden für maschinelle Übersetzung (MT) erforscht und entwickelt, um die globalen Interaction-Technologien der Zukunft bei der Überwindung linguistischer Hürden zu unterstützen. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass bei der Übertragung eines zuverlässigen Chatbotsystems mit „Human in the loop“ auf einen neuen Markt die Kosten je nach Sprache bis zu 20% gesenkt werden können, wenn die im Projekt entwickelten MT-Technologien hierfür eingesetzt werden. Auch die im Projekt entwickelten Deep-MT-Lösungen tragen erheblich zum Fortschritt in der gegenwärtigen MT-Landschaft bei. Gegenüber herkömmliche Technologie liefern diese Lösungen eine bessere Übersetzung in fast 85% aller Fälle.

Die Forschungsrichtung findet ihren Ursprung in tiefen Ansätzen zur Sprachverarbeitung. Je tiefer die Verarbeitung von Äußerungen sind, desto weniger treten die sprachlichen Unterschiede zwischen der Darstellung der eigentlichen Äußerungsbedeutung und der Bedeutung selber beim Übersetzen in den Vordergrund.
QTLeap—Quality Translation by Deep Language Engineering Approaches ist ein wissenschaftliches Verbundprojekt, das finanziell von der Europäischen Kommission unterstützt und von einem Konsortium mit acht Mitglieder ausgeführt wird: Bulgarische Wissenschaftsakademie, Karlsuniversität Prag, Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz, Humboldt Universität zu Berlin, Universität des Baskenlandes, Universität von Groningen, Universität von Lissabon und des KMU Higher Functions.

 

Ansprechpartner
Dr. Aljoscha Burchardt
DFKI Projektbüro Berlin
Alt-Moabit 91c
10559 Berlin
Tel.: +49 30 23895 1838

Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz
German Research Center for Artificial Intelligence