Mensch vs. Maschine

Die Frage lautet selten «Mensch oder Maschine?» — es geht darum zu wissen, wann man welche Methode einsetzt und wie man sie effektiv kombiniert. Maschinelle Übersetzung ist für viele Arten von Software-Inhalten genuinen leistungsfähig geworden: kurze UI-Zeichenketten, Systemmeldungen, Navigationsbeschriftungen und alles Formelhafte, wo der Kontext klar ist. Für diese Fälle ist maschinelle Übersetzung mit Geschwindigkeit das richtige Werkzeug.

Menschliche Übersetzung bewährt sich dort, wo Nuancen, Ton und kulturelle Resonanz wirklich wichtig sind. Marketingtexte, Onboarding-Abläufe, Fehlermeldungen, die beruhigend wirken müssen, Rechtstexte — das sind die Bereiche, wo ein qualifizierter menschlicher Übersetzer etwas bietet, das maschinelle Übersetzung nicht zuverlässig replizieren kann.

Die effizientesten Übersetzungsteams wählen nicht das eine oder das andere. Sie wenden maschinelle Übersetzung an, um Erstentwürfe für das gesamte Projekt zu generieren, und leiten dann Inhalte basierend auf Komplexität und Risiko an menschliche Übersetzer weiter. Language Monster unterstützt diesen hybriden Workflow direkt: maschinelle Übersetzung von AWS oder Azure kann in großen Mengen oder zeichenkettenweise angewendet werden, und menschliche Übersetzungsaufträge über Gengo können aufgegeben werden, ohne die Plattform zu verlassen.

Translation Memory greift bei beiden Ansätzen. Jede von einem Menschen übersetzte Zeichenkette wird gespeichert und automatisch wiederverwendet, wenn ähnlicher Inhalt erscheint, wodurch das erforderliche Arbeitsvolumen mit der Zeit sinkt.

Language Monster gibt Ihnen auch Einblick darin, was mit welcher Methode übersetzt wurde, damit Prüfer maschinell übersetzte Zeichenketten, die noch nicht überprüft wurden, priorisieren können.

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