Kunden & Kompetenzen

Fallstudien

Wir überzeugen mit Zahlen, Daten und Fakten

Viele internationale Unternehmen arbeiten erfolgreich mit uns zusammen. Sie lassen sich beraten, welcher Workflow und welche Lösung für Ihren Fall am besten funktioniert, und nutzen verschiedene Lösungsansätze, um ihre Arbeit im Bereich Kommunikation im weitesten Sinne effektiv und kosteneffizient zu gestalten. In unseren Fallstudien lesen Sie Erfahrungsberichte und Erfolgsgeschichten aus dem Übersetzungsmarkt. Lassen Sie sich inspirieren und wenden Sie konkrete Learnings und Handlungsempfehlungen direkt an.

Unser Erfahrungsbericht aus 2 Jahren Arbeit mit neuronaler maschineller Übersetzung (Kurzfassung)

Die Sprachkompetenz von neuronaler maschineller Übersetzung (NMT) verbessert sich in so rasanter Geschwindigkeit, dass sie aus der Übersetzungsbranche nicht mehr wegzudenken ist. Aus diesem Grund haben wir Anfang 2018 entschieden, ein eigenes Maschine-Translation-Team aufzubauen, um Erfahrungen aus erster Hand zu sammeln und wettbewerbsfähig zu bleiben. Was wir seitdem gelernt und herausgefunden haben, erfahren Sie in den nachfolgenden Zeilen.

Häufig gestellte Fragen:

Weit gefehlt – bei einigen bestimmten Auftragsformen ist die generische maschinelle Übersetzung weniger geeignet.
Dazu gehören:

  • Anpassungsaufträge (ein Dokument wird lediglich aktualisiert)
  • Aufträge mit Zeichenbegrenzung für die Übersetzung (z. B. Software-Lokalisierung)
  • Aufträge mit großen Kunden-TMs: Hier kann das MT-Tool eher hinderlich als förderlich sein, da die Kunden-Terminologie nicht berücksichtigt wird. Die NMT-Übersetzung ist in der Regel uneinheitlich und alle Fachbegriffe müssen mit dem TM und der Termbank abgeglichen werden, damit das TM weiterhin einheitlich bleibt. Der Nachbearbeitungsaufwand ist sehr hoch.
  • Aufträge mit sehr umfangreichen kundenspezifischen Vorgaben, da der Gegencheck zu aufwendig ist
  • Sehr kleine Aufträge
  • Texte mit vielen Tags
  • Texte mit sehr kurzen, kontextarmen Sätzen sowie stichpunktartige Texte oder lediglich Wortlisten

  • MS Office (Word, Excel)
  • PDF-Dateien, die vor der Übersetzung in Word umgewandelt und vorformatiert wurden
  • InDesign mit überschaubarer Tag-Anzahl
  • Xml-Dateien mit überschaubarer Tag-Anzahl

Die maschinelle Übersetzung eignet sich am besten für Englisch-Deutsch und Deutsch-Englisch. Bei diesen Sprachpaaren liefert sie die besten Ergebnisse. Die Sprachpaare Französisch-Deutsch und Niederländisch-Deutsch eignen sich grundsätzlich auch, aber die Nachbesserungen sind zeitaufwendiger.

In der Regel 10 % bis 30 % gegenüber einer normalen Übersetzung ohne MT-Tool.

Beim finanziellen Aspekt ist zu bedenken, dass die Übersetzer die Texte dennoch gründlich bearbeiten. Die Ergebnisse der automatisierten Übersetzungsprozesse stellen lediglich Rohdaten dar, die für die meisten Zwecke nicht verwendet werden können. Für Technik und Instandhaltung fallen ebenfalls Kosten an.

Fazit (Kurzform):

Nach wie vor ist eine maschinelle Übersetzung kein Selbstläufer. Die Ergebnisse automatisierter Übersetzungsprozesse allein sind bestenfalls Rohdaten, die z. B. für reine Informationszwecke genutzt werden können. Der Übersetzer sollte also immer das letzte Wort haben!

Für die, die mehr über unsere Erfahrungen mit maschineller Übersetzung lesen möchten, kurze E-Mail an Marija Sperlich (marija.sperlich@enssner.de). Sie erhalten dann unseren vollständigen Erfahrungsbericht (Umfang: 8 Seiten, gratis).

Lesen Sie das Interview mit dem langjährigen Kooperationspartner von text&form GmbH, der AUMA Riester GmbH & Co. KG, und erfahren Sie, was die Zusammenarbeit so erfolgreich macht.

AUMA entwickelt und baut seit 50 Jahren elektrische Stellantriebe und Armaturengetriebe und zählt heute zu den international führenden Herstellern der Branche.

Energiewirtschaft, Wasserwirtschaft, Petrochemie und Anwender aus unterschiedlichsten industriellen Bereichen setzen weltweit auf die technologisch ausgereiften Produkte von AUMA.

2 600 Mitarbeiter. 30 Standorte weltweit. 

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