Wie funktioniert die neuronale maschinelle Übersetzung (NMT)?

Die heutige Technologie ist extrem fortschrittlich. Es gibt viele verschiedene Tools und Programme, die Ihnen die Arbeit und den Alltag erleichtern. Sie können in vielen Bereichen eingesetzt werden – auch in der Übersetzungsbranche. Eine dieser Lösungen ist die neuronale maschinelle Übersetzung (NMT). Was ist das und wie genau kann sie eingesetzt werden? Erfahren Sie es in unserem Artikel.

Was sind neuronale Netze?

Beginnen wir damit zu erklären, was ein neuronales Netz eigentlich ist. Es ist ein System, dessen Funktionsprinzipien bis zu einem gewissen Grad das Verhalten des menschlichen Gehirns widerspiegeln. Neuronale Netze ermöglichen es Computerprogrammen, Muster zu erkennen und allgemeine Probleme im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen und Deep Learning zu lösen. Ihr wichtigstes Merkmal ist die Fähigkeit, aus Beispielen zu lernen und das erworbene Wissen automatisch zusammenzufassen.

Künstliche neuronale Netze – der Prozess des Lernens

Neuronale Netze werden auch als Künstliche Neuronale Netze (KNNs) bezeichnet. Sie bestehen aus Neuronen, die Informationen mit Parametern (Gewichten) verarbeiten. Diese Parameter werden den Verbindungen zugewiesen und während des Betriebs des Netzes geändert. Der Lernprozess findet auf entsprechend aufbereiteten Datensätzen statt. Auf deren Grundlage werden die Gewichte der einzelnen Neuronen verändert.

All dies geschieht, um die Kostenfunktion so niedrig wie möglich zu halten. Die Kostenfunktion gibt an, wie fehlerhaft das neuronale Netz ist. Je niedriger der Wert der Kostenfunktion ist, desto besser. Das bedeutet, dass Sie sie definieren müssen, bevor Sie mit dem Lernen beginnen. Beim Training des Netzes werden ihm bestimmte Aufgaben zugewiesen und entsprechende Daten zur Verfügung gestellt, anhand derer es die gewünschten guten Lösungen „lernen“ kann.

Welche Arten von neuronalen Netzen gibt es?

Es gibt 3 Arten von neuronalen Netzen. Sie hängen davon ab, wie die Neuronen eines bestimmten Netzes miteinander verbunden sind und in welche Richtung die Signale fließen. Jeder Typ hat seine eigene Methode zur Auswahl der Gewichte bzw. zum Lernen. Wir können die folgenden Typen auflisten:

– Feedforward-Netze, die sich in einschichtige und mehrschichtige Netze unterteilen lassen,

– Rekurrente Netze,

– Zelluläre Netze.

Der häufigste Netzwerktyp ist das Feedforward-Netz. Es besteht aus Neuronen, die in Schichten mit einer Signalflussrichtung gruppiert sind. Verbindungen zwischen den Schichten sind in diesem Netz nur zwischen den nachfolgenden Schichten möglich.

Mehrschichtiges Netz und tiefe neuronale Netze

Schauen wir uns die mehrschichtigen Netze genauer an. Ihr charakteristisches Merkmal ist, dass sie aus mindestens einer verborgenen Schicht bestehen, die bei der Kommunikation zwischen Eingangs- und Ausgangsdaten vermittelt. Genauer gesagt, besteht ein mehrschichtiges Netz aus:

1. Eingabeschicht, deren Aufgabe es ist, Eingabeparameter zu erhalten und sie an die erste verborgene Schicht weiterzuleiten.

2. Verborgene Schichten, die für das Lernen und Rechnen zuständig sind.

3. Die Ausgabeschicht, in der das Ergebnis der Operation erhalten wird.

Nachdem Sie sich mit der Zusammensetzung des mehrschichtigen neuronalen Netzes vertraut gemacht haben, können Sie endlich herausfinden, was tiefe neuronale Netze sind. Man spricht von ihnen, wenn die verborgene Schicht aus mehreren Verarbeitungsschichten besteht. Beim Training eines solchen Modells sollte eine große Anzahl von Beispielen gegeben werden, auf deren Grundlage das Netz effektive Diagramme erstellt.

Was ist maschinelles Lernen?

Sie haben bereits einige Details über neuronale Netze und ihre Typen erfahren. Jetzt werden Sie herausfinden, wie sie effektiv lernen können. Beginnen wir mit dem maschinellen Lernen. Es ist ein Teilbereich der Künstlichen Intelligenz (KI). Es umfasst Deep Learning, während neuronale Netze in seinen Anwendungsbereich fallen. Maschinelles Lernen ist ein Bereich, der sich mit Algorithmen befasst, die sich durch Erfahrung, d. h. durch den Umgang mit Daten, automatisch verbessern. Auf diese Weise lernen Computer, wie sie bestimmte Daten nutzen und sich durch Erfahrung verbessern können. Es ermöglicht Anwendungen, das Ergebnis vorherzusagen oder eine Entscheidung auf der Grundlage einer unabhängigen Analyse zu treffen (ohne die Notwendigkeit, sie zu programmieren).

Deep Learning und neuronale Netze

Was beinhaltet Deep Learning? Es handelt sich um einen Teilbereich des maschinellen Lernens, der in der Entwicklung neuronaler Netze besteht, deren Hauptziel darin besteht, die Techniken der Spracherkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache zu verbessern. Deep Learning ist eine Technik, die mehrere Schichten neuronaler Netze umfasst und eine große Menge komplexer, verteilter Daten verwendet.

Die Maschine analysiert die bereitgestellten Daten der Reihe nach, wobei sie mit den einfachsten Elementen beginnt. Dann geht sie zu komplexeren Berechnungen und Schlussfolgerungen auf der Grundlage früherer Ergebnisse über. Je größer also die Menge der analysierten Daten ist, desto besser sind die Endergebnisse. Man könnte sagen, dass es darum geht, einer Maschine beizubringen, so zu denken und zu handeln wie ein Mensch, nur viel genauer und schneller.

Zusammengefasst:

– große Menge an Daten erforderlich,

– hohe Genauigkeit,

– lange Lernzeit.

Neuronale Netze – Beispiele für typische Anwendungen

Schauen wir uns nun an, wie das Ganze in der Praxis funktioniert. Was sind die Anwendungsbeispiele für neuronale Netze? Aufgrund ihrer Vielseitigkeit gibt es eine ganze Reihe davon. Zu den am häufigsten unterschiedenen Kategorien gehören:

– Klassifizierungen (z. B. Objekte, Text, Sprache, Bilder)

– Erkennung (z. B. Objekte, Gesichter)

– Vorhersagen (z. B. Zeitreihen, Wechselkurse)

– Erstellung (z. B. Bilder auf der Grundlage von Skizzen)

– Identifizierung (z. B. bestimmte Personen anhand der Stimme)

Was ist neuronale maschinelle Übersetzung?

Eine interessante Möglichkeit, die Technologie neuronaler Netze zu nutzen, ist die neuronale maschinelle Übersetzung. Dabei handelt es sich um die automatische Übersetzung von Text aus einer Sprache in eine andere. Als Ergebnis erhalten Sie einen korrekt übersetzten Text mit der richtigen Syntax und unter Beibehaltung des Kontexts. All dies ist darauf zurückzuführen, dass die neuronale maschinelle Übersetzung Deep Learning verwendet. Dadurch ist die Maschine in der Lage, die Bedeutung des Inhalts besser zu verstehen und den Text angemessen zu übersetzen.

Eine solche Übersetzung ist schnell und effektiv, aber immer noch nicht ganz perfekt. Bedenken Sie, dass einige Maschinen bei der Übersetzung eines Dokuments perfekte Arbeit leisten können, während andere vielleicht etwas schlechter sind. Dennoch kann man mit Fug und Recht behaupten, dass die neuronale maschinelle Übersetzung sehr nützlich ist.

Neuronale maschinelle Übersetzung – kann sie einen menschlichen Übersetzer ersetzen?

Solche Übersetzungen sind schnell und effektiv, aber immer noch nicht ganz perfekt. Bedenken Sie, dass einige Maschinen die Übersetzung von Dokumenten perfekt bewältigen können, während andere es vielleicht etwas schlechter machen. Dennoch kann man mit Fug und Recht behaupten, dass neuronale maschinelle Übersetzungen sehr nützlich sind. Sie tragen dazu bei, die Übersetzungszeit zu verkürzen und die Kosten für den Kunden zu senken. Denken Sie jedoch daran, dass Sie die Übersetzung eventuell noch von einem Muttersprachler Korrektur lesen lassen müssen.

Es ist jedoch empfehlenswert, den Text nach einem solchen Verfahren einem tatsächlichen Übersetzer zu übergeben. Er/sie wird prüfen, ob alles richtig übersetzt wurde, und die notwendigen Anpassungen vornehmen. Wie Sie sich vielleicht denken können, ist die Korrektur einiger Fehler immer noch viel schneller als die Übersetzung des gesamten Textes von Grund auf, sodass es nur eine Schlussfolgerung gibt: Neuronale Übersetzungen ersetzen nicht die Arbeit des Übersetzers, sondern können nur ein Hilfsmittel sein.

Ähnliche Beiträge

4 SEO-Tipps für Ihre mehrsprachige Website

Das Übersetzen von Text aus einem Bild

Die TOP 7 Tools zum Korrekturlesen