Saylon, eines der führenden Übersetzungsunternehmen der Türkei, ist spezialisiert auf Übersetzungen in den Bereichen Medizin, Pharmazie und Biowissenschaften sowie auf die Lokalisierung von Marketing-, Website- und E-Learning-Inhalten ins Türkische.
Das Saylon-Team ist stolz auf seine Technikaffinität und sein Qualitätsbewusstsein und immer auf der Suche nach den besten Lösungen, mit denen sich Übersetzungsprojekte so bequem und effizient wie möglich verwalten lassen. Vor fast sechs Monaten hat Saylon Smartcat als allgemeine Übersetzungsplattform eingeführt und auch unser Partner in der Türkei geworden ist. In einem kürzlich geführten Interview mit Smartcat sagte Kürşat Özel, CEO von Saylon, dass die Übersetzungstechnologien von Smartcat dem Unternehmen helfen können, „über die aktuellen technologischen Trends“ in der Übersetzungsbranche hinauszugehen, Lieferanten besser zu verwalten, Zeit zu sparen und die Qualität zu steigern. Da das Saylon-Team weiterhin die zukunftsweisendsten Ideen in seine Prozesse einfließen lässt, hat es vor etwas mehr als einem Monat ein leistungsstarkes Produktivitätswerkzeug in sein Kit aufgenommen. Globalese wurde speziell für die besonderen Anforderungen von Sprachdienstleistern und Content-Eigentümern entwickelt und ist eine benutzerfreundliche Plattform zum Erstellen neuronaler maschineller Übersetzungsmaschinen. Für Saylon war jedoch am wichtigsten, dass Globalese mühelos in Smartcat integriert werden konnte.
Big Data sinnvoll nutzen
Da Saylon zahlreiche Projekte durchgeführt hat, bei denen internationale Pharmaunternehmen bei der Lokalisierung ihrer Inhalte ins Türkische unterstützt wurden, hat das Unternehmen umfangreiche Textdaten in englischer und türkischer Sprache zu den Themen Arzneimittelzulassung und Marketingzulassungsverfahren gesammelt. Laut Orkun Gençoğlu, Projektmanager bei Saylon, hat das Unternehmen versucht, Google und Microsoft NMT für seine laufenden Projekte in diesem Bereich zu nutzen. Beide Engines sind direkt in Smartcat verfügbar, aber der Post-Editing-Prozess war zu zeitaufwändig. „Wir brauchten eine fortschrittlichere Lösung, und Globalese passte genau richtig, da wir Unmengen an Inhalten in unseren Übersetzungsspeichern gespeichert haben und diese Menge weiter wächst. Die integrierten Engines können diese Inhalte nicht nutzen und ermöglichen es auch nicht, eine bestimmte Terminologie für den Übersetzungsbereich auszuwählen. Durch die Erstellung einer Engine speziell für unsere pharmazeutischen Projekte, insbesondere für Dateien im CTD-Format (Common Technical Document), hatten wir die Möglichkeit, unsere domänenspezifischen TMs in die Engine zu übertragen. Auf diese Weise ist es uns gelungen, die Engine so zu trainieren, dass sie unsere Inhalte effizienter übersetzt, als dies mit einer der öffentlich verfügbaren MT-Engines möglich wäre“, sagt Orkun.
Eine ganze Woche Arbeit in zwei Tagen
Laut Saylon können mit Globalese eine Reihe von Dokumenten, deren Übersetzung normalerweise eine Woche dauert, in zwei Tagen übersetzt werden, einschließlich der Nachbearbeitung. Dies ist sehr kostengünstig und bietet Ihnen Flexibilität bei den Fristen. Vorerst wird Saylon Globalese jedoch nur für Dokumente mit mehr als tausend Wörtern verwenden. Bei kleineren Projekten ist es einfacher, direkt in Smartcat zu übersetzen (in einigen Fällen unter Verwendung der integrierten MT-Engines), da dies genauso viel Zeit in Anspruch nimmt.
„Im Durchschnitt können unsere Übersetzer 2.500 bis 3.500 Wörter pro Tag übersetzen. Nachdem wir Smartcat in Globalese integriert haben, stieg diese Zahl auf 5.000 bis 6.000 Wörter pro Tag. Wir arbeiten daran, die Effizienz unserer Übersetzer noch weiter zu steigern, indem wir die Engine mit mehr von Menschen übersetzten Daten aktualisieren. Ohne die Integration von Smartcat und Globalese wäre dies nicht möglich gewesen. Die Integration war einfach und hat uns nichts gekostet.“
Orkun Gençoğlu, Projektmanager bei Saylon
Außerdem kann Smartcat verwendet werden, um Segmente mit 100 % Übereinstimmung sowie solche, die nur Zahlen enthalten, vorab zu übersetzen. Die MT-Engine hat keinen Einfluss auf diese Segmente, sodass Sie sie nicht nachbearbeiten müssen, da sie bereits vollständig sind. Orkun sagt, dass Saylon diese Technik in seinem Workflow einsetzt und dass die übrigen Segmente nachbearbeitet werden müssen. Durch die Verwendung des fortschrittlichen CAT-Editors von Smartcat mit seinem Echtzeit-QA-Mechanismus, der Glossarfunktion und anderen großartigen Funktionen wird der Nachbearbeitungsprozess jedoch nicht nur vereinfacht, sondern auch wesentlich weniger fehleranfällig.
Einfache Integration
Die Integration von Smartcat mit Globalese erforderte keine technischen Kenntnisse – Saylon benötigte lediglich den API-Schlüssel, um die Integration in Betrieb zu nehmen. Die Support-Teams beider Unternehmen standen bereit, um Saylon bei etwaigen Problemen zu helfen. So funktioniert es: Der menschliche Übersetzer verbindet sich über Globalese mit dem Smartcat-Server und sieht direkt die Projekte, die von den Projektmanagern in Smartcat erstellt wurden. Von dort aus kann der Übersetzer die Dateien auswählen und sie mit der angepassten Engine übersetzen. Sobald die Engine ihre Arbeit erledigt hat, sind die Übersetzungen sofort in Smartcat verfügbar. In wenigen Wochen wird Saylon damit beginnen, seine Übersetzer in der Verwendung dieses neuen Tools zu schulen.
Höchste Zeit für MT
Gábor Bessenyei ist CEO von MorphoLogic Localisation, dem Unternehmen, das Globalese entwickelt hat. Auf die Frage nach maschineller Übersetzung weist er darauf hin, dass es für Sprachdienstleister jetzt absolut an der Zeit ist, diese in ihren täglichen Aufgaben einzusetzen. Die Kosten- und Zeitersparnis sei zwar von Nutzer zu Nutzer und von Projekt zu Projekt unterschiedlich, räumt er ein, fügt jedoch hinzu, dass Globalese sich bei wiederkehrenden Projekten als besonders effizient erweise und in solchen Fällen sogar die Produktivität der Übersetzer verdoppeln könne.
„Die Branche steht mit neuronaler maschineller Übersetzung erst am Anfang, und ihr Potenzial ist enorm. Ich glaube, dass neuronale Netze und maschinelles Lernen heute das sind, was Dampfmaschinen, Elektrizität und Verbrennungsmotoren in der Vergangenheit waren. Sie werden neue Möglichkeiten eröffnen, die wir uns bisher nicht vorstellen konnten.“
Gábor Bessenyei, Geschäftsführer von MorphoLogic Localisation
Neuronale maschinelle Übersetzung hat die maschinelle Übersetzung für mehr Sprachen zugänglich gemacht und die Qualität der Übersetzungen in Sprachen wie Japanisch oder Türkisch im Vergleich zu den Tagen der statistischen maschinellen Übersetzung drastisch verbessert. Andererseits können SMT-Engines unter bestimmten Umständen immer noch bessere Leistungen erbringen, sodass es keine eindeutige Entscheidung gibt. „Dennoch ist für mich ziemlich klar, dass NMT langfristig SMT ablösen wird“, argumentiert Gábor.
Kunde wird zum Partner
Globalese und Saylon begannen ihre Zusammenarbeit auf herkömmliche Weise, wie es ein MT-Anbieter mit einem LSP tun würde. Smartcat spielte dabei ebenfalls eine wichtige Rolle, da es sich bequem für die Nachbearbeitung der MT-Ausgabe verwenden lässt. Bald jedoch beschlossen sie, ihre Zusammenarbeit auszuweiten. „Wir haben uns sehr gefreut, als wir hörten, dass Saylon gute Ergebnisse erzielt hat, da Türkisch in der MT-Welt immer zu den Sprachen mit schlechteren Ergebnissen gehörte“, sagt er. „Wir freuen uns, Saylon nun als unseren Vertriebspartner in der Türkei zu haben. Das Saylon-Team wollte mit anderen Sprachdienstleistern in Kontakt treten, die ihren Kunden einen Mehrwert bieten, anstatt einfach nur Aufträge an Freiberufler zu vergeben, und diese Idee hat uns sehr gut gefallen.“
Eine disruptive Technologie für eine zunehmend globalisierte Welt
Was die Zukunft der Übersetzung angesichts der jüngsten Fortschritte im Bereich der maschinellen Übersetzung angeht, geht Gábor davon aus, dass sich die Arbeitsweise von Übersetzern bald ändern wird. „Ähnlich wie in der Luftfahrt, wo Piloten Flugzeuge nicht mehr manuell steuern, werden Übersetzer weniger tippen und sich mehr mit der Verwaltung von Daten befassen, um die Qualität der maschinellen Übersetzung sicherzustellen“, erläutert er.
Terminologiearbeit, Bereinigung von Sprachdaten, Nachbearbeitung und qualifiziertes linguistisches Feedback zum MT-Ergebnis – all diese Aufgaben werden letztendlich die Übersetzungsaktivitäten, wie wir sie heute kennen, verändern. Diese bevorstehenden Veränderungen stellen jedoch keine Bedrohung für den Überserberuf dar.
Stattdessen werden Automatisierungstechnologien, wie sie beispielsweise in Smartcat verfügbar sind, und Maschinenübersetzungsprogramme der nächsten Generation, wie Globalese, routinemäßige, sich wiederholende Arbeiten übernehmen, sodass der kreative Teil der Übersetzung mehr Spaß macht und weniger Stress verursacht. Das bedeutet, dass es weiterhin Übersetzer geben wird, deren Aufgabe jedoch eher darin bestehen wird, die Magie zu beobachten und sie in die richtige Richtung zu lenken.
