Was ist Ihre Rolle bei Lilt? Ich arbeite bei Lilt in den Bereichen Vertrieb, Marketing und Kundenerfolg. Ich finde unser Produkt und sein Potenzial unglaublich, deshalb arbeite ich so gern mit Übersetzern zusammen und teile unsere Technologie mit der Welt.
Diese Woche unterhalten wir uns mit Lilt-Teammitglied Marina Lee. Lesen Sie weiter, um mehr über Marina zu erfahren. Vergessen Sie nicht, sich auf der ATA 58 bei ihr zu melden und sich vorzustellen!
Durch die Kombination von maschineller Übersetzung (MT) mit automatisch adaptivem Machine Learning (ML) entsteht ein neues Paradigma der maschinellen Unterstützung. Solche Systeme lernen aus der Erfahrung, Intelligenz und den Erkenntnissen ihrer menschlichen Benutzer, verbessern die Produktivität durch Zusammenarbeit, machen Vorschläge und verbessern die Genauigkeit im Laufe der Zeit. Das Endergebnis ist, dass menschliche Reviewer viel größere Volumen an Inhalten erzeugen, und das mit fast dem gleichen Qualitätsniveau und für einen Bruchteil der Zeit und Kosten. Maschinelle Unterstützung kann Kunden bis zu eine Hälfte (oder mehr) des Preises für traditionelle qualitativ hochwertige Übersetzungsdienste einsparen. Wenn Sie an maschinelle Übersetzung allein gewöhnt sind und mit den Ergebnissen nicht zufrieden waren, können Sie beobachten, wie Ihre Übersetzungsqualität dramatisch steigt und der Preis nur geringfügig höher liegt.
Alles Gute zum Übersetzertag, liebe Übersetzer und Dolmetscher! An diesem Tag möchte ich Mitübersetzer für die Arbeit würdigen, die wir erledigen, und was dazu nötig ist, und das Missverständnis von Laien ansprechen, denen zufolge Personen, die zwei Sprachen auf Muttersprachlerniveau fließend sprechen, als Übersetzer qualifiziert sind. Dass dies nicht der Fall ist, mag für uns (schmerzhaft) offensichtlich sein, diese Fehlannahme besteht aber weiterhin. Übersetzen und Dolmetschen sind sehr spezifische Fähigkeiten, die wie jede spezialisierte Kompetenz bestimmte kognitive und operative Fähigkeiten erfordern. Einige davon sind: eine schnelle Fähigkeit, komplexe und vielfältige Themen zu verstehen; analytisches Denken und umfangreiche Recherchekompetenz – man muss komplexe Informationen analysieren, ableiten, welche zusätzlichen Informationen benötigt sein könnten, und die Ressourcen identifizieren, wo und wie diese gefunden werden können.
Unser neuer erweiterter Termbase-Editor ermöglicht es Ihnen, Terminologie effektiver zu verwalten, indem Sie Begriffe mit Meta-Informationen organisieren, die angepasst werden können. Importieren Sie Terminologie mit Meta-Feldern oder fügen Sie Ihre eigenen Felder hinzu. Ihre Begriffe erscheinen sowohl im Lexikon als auch in den Editor-Vorschlägen und helfen Ihnen, Einheitlichkeit und Qualität zu verbessern.
In einer Welt, in der Hackerangriffe und Sicherheitsverletzungen ständig Schlagzeilen machen, fragen Übersetzer und Unternehmen Lilt oft: Sind meine Daten sicher? Es besteht kein Grund zur Sorge. List wurde ganz auf diesen Aspekt hin ausgelegt. Lesen Sie die folgenden Antworten auf einige häufige Fragen zur Sicherheit in Lilt. Werden meine Daten mit jemandem geteilt? Ihre Daten sind privat und nur in Ihrem Lilt-Konto verfügbar. Sie werden nie mit anderen Konten und/oder Benutzern geteilt. Wenn Sie ein Translation Memory hochladen oder ein Dokument übersetzen, werden diese Übersetzungen nur Ihrem Konto zugeordnet. Für Geschäftskunden können Translation Memories projektübergreifend geteilt werden, sie werden aber nicht mit anderen Benutzern oder Dritten geteilt.
Haben Sie sich schon einmal gefragt, was während des Prozesses des Übersetzens und Dolmetschens „unter der Motorhaube“ geschieht? Wir wollen uns zunächst das Dolmetschen ansehen. Im Gehirn eines Simultandolmetschers laufen intensive kognitive Prozesse fast gleichzeitig ab. Neuronen werden in alle Richtungen ausgelöst und zünden unterschiedliche kognitive Verarbeitungsschaltkreise. Das Gehirn steht buchstäblich „in Flammen“, wie ein russischer Kognitionswissenschaftler es ausgedrückt hat. Kognitivwissenschaftlich unterscheidet sich Konsekutivdolmetschen vom Simultandolmetschen darin, dass die Phasen der Umsetzung von Bedeutung und Reproduktion in Bezug auf den Zeitpunkt der Aufnahme und Entschlüsselung der Botschaft verzögert werden. Dadurch wird der Prozess jedoch nicht einfacher.
Ein großes Problem beim effektiven Einsatz von maschinellen Lernsystemen in der Praxis ist die Domänenanpassung. Angesichts eines großen, unterstützenden und beaufsichtigten Datensatzes und eines kleineren Datensatzes von Interesse bedeutet das die Verwendung des unterstützenden Datensatzes, um die Leistung für den kleineren Datensatz zu erhöhen. In diesem Aufsatz wird ein Fall besprochen, bei dem K Datensätze aus einzelnen Domänen schnell an einen neuen Datensatz angepasst werden müssen. Das System lernt K separate Modelle zu jedem der K Datensätze und behandelt jedes als Experten. Angesichts einer neuen Domäne erstellt es dann ein weiteres Modell für diese Domäne, zusätzlich berechnet es aber die Aufmerksamkeit der Experten. Es berechnet die Aufmerksamkeit mittels eines Dot-Produkts, das die Ähnlichkeit der verborgenen Darstellung der neuen Domäne mit den Darstellungen der anderen K Domänen berechnet.
Lilt wurde ganz auf die Maximierung der Übersetzungsproduktivität hin entwickelt. Sie möchten bestimmt schnell loslegen, anstatt Ihre Zeit damit zu verbringen, erst Mal zu lernen, wie das System verwendet wird. Die Benutzeroberfläche und das Benutzererlebnis unterscheiden sich von herkömmlichen CAT-Tools. Aller Wandel ist schwer. Das wissen wir. Wir haben das System jedoch mit dem Ziel entwickelt, dass Sie in weniger als 10 Minuten produktiv arbeiten können. Die Artikel in unserer Wissensdatenbank werden Sie zum Power-User machen, aber hier finden Sie die Grundlagen, die Sie wissen müssen, um loszulegen …
