Sprachmodelle
Explorative Analyse von Methoden und Algorithmen zur Qualitätsbewertung maschinell übersetzter Texte
Projektziele & Projektergebnis
- Projektziele: Erstellung eines Konzeptes in den Bereichen „Marketing“, „Informationsqualität“, „Vertrieb“ und „Prozesse“ mit dem Ziel der Erhöhung/Steigerung/Optimierung des Innovationsgrades, der Entscheidungsqualität und von Prozessen.
- Ergebnis des Projektes: Das Projekt evaluierte erfolgreich die effektivsten Methoden zur Qualitätsbewertung maschinell übersetzter Texte, verbesserte die Übersetzungsgenauigkeit, Lesbarkeit und Konsistenz und leitete fundierte Handlungsempfehlungen für zukünftige Optimierungen ab.
- Verfügbarkeit der Lösung: Experimenteller Prototyp
Gesamtprojekt
Top-Erkenntnisse aus dem Projekt
- Qualitätssicherung erfordert vielseitige Ansätze: Eine Kombination aus stringbasierten Metriken (z. B. BLEU) und Deep-Learning-Methoden (z. B. BERTScore) liefert präzisere Ergebnisse bei der Übersetzungsbewertung.
- Grammatikalische Korrektheit und Lesbarkeit sind entscheidend: Neben inhaltlicher Übereinstimmung beeinflussen flüssige, fehlerfreie Texte die Gesamtqualität stark.
- Automatisierte Qualitätsprüfung spart Zeit und Ressourcen: Der Einsatz fortschrittlicher Algorithmen wie GPT-basierten Modellen verbessert die Effizienz und ermöglicht skalierbare Prüfungen großer Datenmengen.
Ausgangslage
Zentrale Fragestellungen im Projekt
- Eine besondere Herausforderung war, die Qualität maschinell übersetzter Texte objektiv und effizient zu bewerten, um das Vertrauen in das Produkt zu stärken.
- Wie können wir sicherstellen, dass maschinelle Übersetzungen sowohl inhaltlich konsistent als auch sprachlich korrekt sind?
- Wir haben uns gefragt, wie verschiedene Bewertungsmethoden die Genauigkeit und Verständlichkeit der Übersetzungen verbessern können.
Projektdetails
Zeitrahmen: 16.3.2024 - 20.9.2024
Die Nureg GmbH ist ein Unternehmen, das sich unter anderem auf die Entwicklung von Softwarelösungen im Bereich der maschinellen Übersetzung spezialisiert hat. Ein zentrales Produkt ist dabei die firmeneigene Software "Atticus 2.1", die für die fortschrittliche Bearbeitung von Texten und Übersetzungen eingesetzt wird.
Ansprechpartnerin
Künstliche Intelligenz - Sprachtechnologien / KI-Trainer
Sandra Nuißl
E-Mail: sandra.nuissl@hs-ansbach.de