{"id":299,"date":"2021-02-24T08:04:36","date_gmt":"2021-02-24T07:04:36","guid":{"rendered":"http:\/\/blog.zhaw.ch\/digital-futures-lab\/?p=299"},"modified":"2021-02-24T08:04:36","modified_gmt":"2021-02-24T07:04:36","slug":"ade-deepl-6-grunde-warum-die-zhaw-ein-eigenes-maschinelles-ubersetzungssystem-braucht","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.zhaw.ch\/digital-futures-lab\/2021\/02\/24\/ade-deepl-6-grunde-warum-die-zhaw-ein-eigenes-maschinelles-ubersetzungssystem-braucht\/","title":{"rendered":"Ade, DeepL: 6 Gr\u00fcnde, warum die ZHAW ein eigenes maschinelles \u00dcbersetzungssystem braucht"},"content":{"rendered":"\n

Um Airbnb-Bewertungen von fremdsprachigen G\u00e4sten zu verstehen (und zu wissen, worauf ihr euch beim n\u00e4chsten Urlaub einlasst), sind automatische \u00dcbersetzer wie DeepL oder Google Translate eine grosse Hilfe. Aber sind solche Tools auch geeignet, um Forschungsergebnisse zu \u00fcbersetzen? Alice Delorme Benites vom ZHAW Institut f\u00fcr \u00dcbersetzen und Dolmetschen (IUED) erkl\u00e4rt, warum sie lieber ein eigenes \u00dcbersetzungssystem f\u00fcr die ZHAW entwickelt.<\/em><\/strong><\/p>\n\n\n\n

Was heisst \u00abAlles Gute zum Geburtstag\u00bb auf Chinesisch? Wenn ihr euren entfernten Verwandten einen Gruss in ihrer Landessprache schicken wollt, k\u00f6nnt ihr auf maschinelle \u00dcbersetzungssysteme wie DeepL oder Google Translate vertrauen.<\/p>\n\n\n\n

Alice Delorme Benites<\/a> vom ZHAW-Departement Angewandte Linguistik weiss, dass solche Tools auch unter Forschenden beliebt sind. Im Rahmen eines DIZH Fellowships und eines Projekts des Digital Futures Fund untersucht sie, wie man maschinelle \u00dcbersetzungen f\u00fcr Papers, Abstracts oder Forschungsantr\u00e4ge nutzen kann und was es dabei zu beachten gibt.<\/p>\n\n\n\n

Weil DeepL und Co. nicht immer fehlerfreie Ergebnisse liefern, arbeitet Alice an einem eigens f\u00fcr die ZHAW entwickelten maschinellen \u00dcbersetzungssystem. Es spricht viel f\u00fcr eine solche interne L\u00f6sung:<\/p>\n\n\n\n

1. Die besten Studienergebnisse werden international nur ver\u00f6ffentlicht, wenn sie sprachlich einwandfrei sind.<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Laut Alice haben hervorragende Forschungs- und Studienergebnisse nur dann eine Chance ver\u00f6ffentlicht zu werden, wenn sie sprachlich auf einem hohen Niveau sind. Selbst bahnbrechende Studien werden international nicht beachtet, wenn sie mit nur mittelm\u00e4ssigen Englischkenntnissen verfasst wurden.<\/p>\n\n\n\n

Sprachkurse sind aber zeitintensiv. \u00abDiese Zeit fehlt dann f\u00fcr die Forschung. Eine maschinelle \u00dcbersetzung kann die Forschenden unterst\u00fctzten, aber nur, wenn ihre Sprachkenntnisse gut genug sind, um diese \u00dcbersetzung zu pr\u00fcfen. Ein auf die Hochschule optimiertes System ist genauer und erzielt bessere Ergebnisse\u00bb, sagt Alice.<\/p>\n\n\n\n

2. Modalverben machen den Unterschied: \u00abDas Medikament kann<\/u> etwas bewirken.\u00bb<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

In wissenschaftlichen Publikationen kommt es auf sprachliche Feinheiten an. Dahinter stecken oftmals Modalverben. Es macht einen Unterschied, ob ein Medikament eine bestimmte Wirkung oder Nebenwirkung haben \u00abkann\u00bb, \u00abwird\u00bb oder \u00absoll\u00bb. Eine fehlerhafte \u00dcbersetzung kann verheerende Folgen haben.<\/p>\n\n\n\n

\u00abDie \u00fcblichen Tools liefern heute bereits Ergebnisse, die grammatikalisch korrekt \u00fcbersetzt sind. Aber die wichtige Botschaft der Autoren oder die Textkoh\u00e4sion k\u00f6nnen dabei verloren gehen. Die automatische \u00dcbersetzung sieht super aus, aber trotzdem ist nicht mehr klar, was die Autoren sagen wollen\u00bb, sagt Alice.<\/p>\n\n\n\n

3. Unver\u00f6ffentlichte Forschungsergebnisse landen sonst direkt bei Google.<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Der wichtigste Grund, warum sich eine Hochschule ein eigenes maschinelles \u00dcbersetzungssystem zulegen sollte ist ein sicherer Umgang mit Forschungsdaten. \u00abDie Menschen legen grossen Wert auf Datenschutz und sind bei Cookies zum Beispiel vorsichtig. Aber gleichzeitig speisen sie ihre unver\u00f6ffentlichten Forschungsergebnisse bei Google Translate ein. Das passt nicht zusammen\u00bb, sagt Alice.<\/p>\n\n\n\n

Ein hochschuleigenes System soll also nicht nur die Qualit\u00e4t der \u00dcbersetzung verbessern, sondern vor allem zu einer sichereren Nutzung beitragen. \u00abVielen sind diese datenschutzrechtlichen Aspekte gar nicht bewusst. Aber es ist wichtig, dass die Forschenden wissen, was mit ihren Daten geschieht, wenn sie einen Text mit Google \u00fcbersetzen. Mit einem eigenen System k\u00f6nnen wir kontrollieren, wo die Daten gespeichert werden und so zu mehr Forschungssicherheit beitragen\u00bb, sagt Alice. Der Prototyp, den Alice mit ihrem Team entwickelt, soll auf einem ZHAW-internen Server beherbergt sein, um einen optimalen Datenschutz zu gew\u00e4hrleisten.<\/p>\n\n\n\n

4. Ein eigenes System kann optimal mit den Themenschwerpunkten der ZHAW trainiert werden.<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Der Prototyp soll anhand der Forschungsschwerpunkte der ZHAW trainiert werden. Fachspezifisches Vokabular und Textstrukturen k\u00f6nnen so besser ber\u00fccksichtigt werden und zu guten Ergebnissen f\u00fchren. Das System wird zun\u00e4chst f\u00fcr die Sprachkombination Deutsch-Englisch trainiert und kann sp\u00e4ter durch andere Sprachen, wie Franz\u00f6sisch und Italienisch, erweitert werden.<\/p>\n\n\n\n

5. Der hochschulinterne \u00dcbersetzungsdienst wird es uns danken \u2013 und wir ihm.<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Ein von DeepL \u00fcbersetzter Text sieht auf den ersten Blick gut aus, doch beim genaueren Hinsehen erkennt das geschulte Auge merkw\u00fcrdige Textstellen. Das erschwert es dem ZHAW-internen \u00dcbersetzungsdienst, einen Text zu lektorieren. \u00abManchmal kommt es vor, dass die Mitarbeitenden einen Text mit DeepL \u00fcbersetzen und ihn an den \u00dcbersetzungsdienst weiterleiten mit dem Auftrag zum Lektorat. Aber das Proofreading ist anders, wenn der Text nicht von einem Menschen stammt\u00bb, erkl\u00e4rt Alice. Mit einem bekannten internen System w\u00fcsste der \u00dcbersetzungsdienst, wie ein Text zustande kommt und k\u00f6nne entsprechend arbeiten.<\/p>\n\n\n\n

Der \u00dcbersetzungsdienst k\u00f6nnte bei \u00dcbersetzungsauftr\u00e4gen auch selbst das maschinelle \u00dcbersetzungssystem nutzen, wenn der Kunde auf diese Weise Kosten sparen m\u00f6chte.<\/p>\n\n\n\n

6. Die Nachfrage nach internen \u00dcbersetzungssystemen in Unternehmen wird steigen \u2013 und unsere Absolventen werden mit ihnen arbeiten.<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Grosse, mehrsprachige Unternehmen haben einen enormen Bedarf an \u00dcbersetzungsdienstleistungen. Auch sie greifen zu maschinellen \u00dcbersetzern wie DeepL und Google und stehen vor \u00e4hnlichen datenschutzrechtlichen Problemen. Den Gesch\u00e4ftsbericht mit den aktuellen Jahreszahlen vor Ver\u00f6ffentlichung mit Google \u00fcbersetzen? Das ist vielen b\u00f6rsenkotierten Grosskonzernen zu heikel.<\/p>\n\n\n\n

An der Universit\u00e4t Z\u00fcrich ist ein Spin-off entstanden, das solche internen L\u00f6sungen f\u00fcr Unternehmen entwickelt. \u00abIhnen ist sicher nie langweilig, da sie immer viele Kunden haben\u00bb, weiss Alice. Und die ZHAW bildet die Fachpersonen aus, die in den Unternehmen solche Systeme implementieren. \u00abDie UZH bildet Computerlinguisten aus, die die Systeme bauen. Wir an der ZHAW bilden wiederum die Personen aus, die diese Projekte in den Unternehmen managen und anwenden sollen. Unsere Absolventen sollen auch eine beratende Funktion haben und beispielsweise erkl\u00e4ren k\u00f6nnen, warum Menschen manchmal doch besser und sogar kosteng\u00fcnstiger arbeiten k\u00f6nnen\u00bb, sagt Alice.<\/p>\n\n\n\n

Fazit: Praktischer, sicherer, besser<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Vieles spricht also f\u00fcr ein hochschulinternes maschinelles \u00dcbersetzungssystem. \u00abEs ist praktischer und sicherer. Ausserdem k\u00f6nnen wir es immer weiter verbessern, indem wir das System mit Daten trainieren, die zur ZHAW passen\u00bb, fasst Alice zusammen.<\/p>\n\n\n\n

Der Prototyp des von Alice entwickelten Systems soll bis am Ende des Jahres fertig sein. \u00abDas ist also kein Forschungsprojekt, sondern ein Entwicklungsprojekt. Unser Ziel ist es, ein System zu entwickeln, das viele ZHAW-Mitarbeitende gerne nutzen\u00bb.<\/p>\n

Schlagw\u00f6rter: Datenschutz<\/a>, Deep Learning<\/a>, Machine Translation<\/a>, Translation<\/a>
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